[科学技术]AI算法可快速诊断新冠肺炎患者 准确度与资深胸放射科医生相当

利用人工智能算法检查胸部ct图像和病史，可以快速准确地诊断新冠肺炎肺炎患者。人工智能系统的auc(曲线下面积，用于衡量机器学习准确性的指标)为0.92，显示出与资深胸科放射科医师相同的灵敏度。机器学习领域的最新成果发表在19日的英国《自然医学》杂志上。

迫切需要提高SARS-CoV-2检测的速度和准确性。目前，SARS-CoV-2特异性逆转录聚合酶链反应(rt-pcr)应用广泛。完成测试需要两天时间，可能需要重复测试来排除潜在的假阴性结果。

医学界认为胸部ct扫描是诊断SARS-CoV-2疑似感染病例的有用工具。但在其他类型肺部疾病患者的具体情况下，不能仅通过ct扫描排除SARS-CoV-2。

这一次，来自美国西奈山伊坎医学院的科学家团队使用人工智能算法，将胸部ct扫描结果与临床症状、暴露史和实验室测试相结合，快速诊断SARS-CoV-2阳性患者。他们使用数据集来训练和测试人工智能模型。数据集包含905名患者的ct扫描结果和临床信息。基于rt-pcr，共有419名患者对SARS-CoV-2呈阳性。

研究人员使用905个样本中的279个作为测试组来测试上述人工智能模型，并比较了两名人类胸部放射科医生(一名高级放射科医生和一名专家培训师)的表现。在试验组的145例SARS-CoV-2阴性病例中，ai模型和高级放射科医师准确识别出113例。

研究人员还发现，人工智能系统对rt-pcr阳性但ct扫描正常的SARS-CoV-2患者表现更好，它准确地将25名患者中的17名确定为SARS-CoV-2阳性，而两名放射科医生将所有患者确定为SARS-CoV-2阴性。因此，他们得出结论，当ct扫描和相关病史可用时，新的人工智能系统有助于快速诊断SARS-CoV-2患者。

主编圈

几年前，我们从未想到人工智能技术的发展会给全球疫情的预防和控制带来如此大的帮助。面对新冠肺炎肺炎，我们必须有高度的准确性，这确实得益于过去两年机器学习的快速进步。这使得医生不再完全依靠经验和大脑来检查ct图像，而是有了一个可靠的人工智能助手。借助ct影像，在诊断上有第二道防线，可以保证在第一时间对疑似患者进行更准确的诊断和治疗。(记者张)