運用人工智能（AI）算法檢查胸部CT影像和病史,，可以快速準確地診斷新冠肺炎患者。該人工智能系統(tǒng)的AUC（曲線下面積,，一個用于衡量機器學習準確度的指標）為0.92,，展現(xiàn)出與一名資深胸放射科醫(yī)生相當的靈敏度。這項機器學習領域最新成果19日發(fā)表于英國《自然·醫(yī)學》雜志,。

提高檢測新冠病毒的速度與準確度，是當前迫切所需的,。目前多采用的方法是新冠病毒特異性逆轉錄聚合酶鏈式反應（RT-PCR）,。檢測最長需要兩天才能完成，而且可能需要反復檢測才能排除潛在的假陰性結果,。

醫(yī)學界認為胸部CT掃描是診斷新冠病毒疑似感染病例的有用工具,。但是，在患者患有其他類型肺病的特定情況下，單獨的CT掃描是無法排除新冠病毒的,。

此次,，美國西奈山伊坎醫(yī)學院科學家團隊采用AI算法，將胸部CT掃描結果和臨床癥狀,、暴露史及實驗室檢測結合起來,，以快速診斷新冠病毒陽性患者。他們采用一個數據集對該AI模型進行訓練和測試,，數據集包含了905名患者的CT掃描結果和臨床信息,，基于RT-PCR方法，總計有419名患者的新冠病毒檢測呈陽性,。

研究人員采用905個樣本中的279例為測試組,，對上述AI模型進行測試，并對比兩名人類胸放射科醫(yī)生（一名資深放射科醫(yī)生和一名?？婆嘤栣t(yī)生）的表現(xiàn),。對于測試組中的145例新冠病毒陰性病例，AI模型和資深放射科醫(yī)生準確識別出了其中的113例,。

研究人員還發(fā)現(xiàn),，對于RT-PCR檢測呈陽性、但CT掃描顯示正常的新冠病毒患者,，AI系統(tǒng)表現(xiàn)更好,，其準確地將25名患者中的17名鑒定為新冠病毒陽性，而兩名放射科醫(yī)生將所有患者都鑒定為新冠病毒陰性,。因此他們總結表示,，在CT掃描和相關病史都可用的情況下，新AI系統(tǒng)有助于快速診斷新冠病毒患者,。

總編輯圈點

幾年前的我們,，絕想象不到人工智能技術的發(fā)展會為一次全球疫情防控帶來如此巨大的幫助。在新冠肺炎面前跑贏時間,，還要兼具高度的準確性,，這確實得益于過去兩年機器學習的飛速進步，它讓醫(yī)生們檢查CT影像不再完全依靠經驗和大腦,，而多了一個可以信賴的AI助手,。而以CT影像輔助，診斷就有了第二道防線,，從而能確保第一時間對疑似患者進行更為精準的診療,。