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新冠肺炎

新型AI被证明在识别肺中COVID-19方面极为有效

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人工智能(AI)再次被证明是对抗COVID-19的有效工具。中央佛罗里达大学的一项新研究表明,在诊断肺部存在的病毒方面,AI几乎可以像医生一样准确,以及如何用于改进测试。

该研究发表于 自然通讯.

诊断COVID-19

研究人员团队开发了一种AI算法,可以对它进行训练,以在计算机断层扫描(CT)扫描中识别出COVID-19肺炎,并且其准确率高达90%。它还能够分别正确地识别出阳性病例和阴性病例,分别有84%和93%的时间。 

与转录聚合酶链反应(RT-PCR)测试相比,已证明CT扫描在COVID-19诊断和进展方面更为有效。这些测试经常被使用,但是它们的假阴性率很高,通常需要更长的时间来处理。 

利用CT扫描诊断COVID-19的最大原因之一是,即使在没有症状的个人中,CT扫描也可以检测到该病毒。它没有’但是,不要再到此为止了,因为他们还可以在症状较早的人,处于疾病最严重阶段的人以及已经发现且不再有症状的人中检测到它。 

尽管具有所有优点,但CT扫描也有其缺点,因此有时不建议将它们用于COVID-19识别。这与流感相关的肺炎和COVID-19之间的相似性有关。

新算法

考虑到所有这些因素,UCF的研究人员团队开发了一种新算法,该算法能够准确发现COVID-19。不仅如此,它还可以分辨出COVID-19与流感之间的区别,这对医生来说非常有用。 

Ulas Bagci是UCF计算机科学系的助理教授,也是该研究的合著者。

“我们证明了 深度学习 基于AI的AI方法可以用作帮助医疗系统和患者的标准化客观工具。” Bagci说。 “它可以在非常特殊的有限人群中用作补充测试工具,如果不幸再次爆发,可以迅速大规模使用。”

在这项研究中,研究人员团队训练了一种计算机算法来检测肺部CT扫描中的COVID-19,总共观察到了来自中国,日本和意大利的1,280名患者。下一步是对1,337名患有各种肺部疾病(包括COVID-19,非由COVID-19引起的癌症和肺炎)的患者测试该算法。

然后将计算机的结果与医生的诊断结果进行比较,研究人员发现该算法在准确检测肺中的COVID-19肺炎以及区分COVID-19和其他疾病方面非常有效。 

Bagci说:“我们证明,强大的AI模型可以在独立的测试人群中达到90%的准确性,在与非COVID-19相关的肺炎中保持高特异性,并证明了对看不见的患者人群和中心的普遍性,” Bagci说。

这项研究的共同作者是美国国立卫生研究院国家癌症研究所分子影像分会的副研究医生Baris Turkbey和美国国立卫生研究院介入肿瘤学中心主任,美国国立卫生研究院临床介入放射学主任布拉德福德·伍德。中央。 

UCF的新发展是在大流行期间如何利用AI的最新示例之一。该技术已在与COVID-19相关的各个不同领域中实施,包括跟踪,测试,预防,诊断,研究和疫苗开发。