摘要：美国西奈山伊坎医学院科学家团队采用AI算法，将胸部CT扫描结果和临床症状、暴露史及实验室检测结合起来，以快速诊断新冠病毒阳性患者。研究人员采用905个样本中的279例为测试组，对上述AI模型进行测试，并对比两名人类胸放射科医生(一名资深放射科医生和一名专科培训医生)的表现。对于测试组中的145例新冠病毒阴性病例，AI模型和资深放射科医生准确识别出了其中的113例。
运用人工智能(AI)算法检查胸部CT影像和病史，可以快速准确地诊断新冠肺炎患者。该人工智能系统的AUC(曲线下面积，一个用于衡量机器学习准确度的指标)为0.92，展现出与一名资深胸放射科医生相当的灵敏度。这项机器学习领域最新成果19日发表于英国《自然·医学》杂志。
提高检测新冠病毒的速度与准确度，是当前迫切所需的。目前多采用的方法是新冠病毒特异性逆转录聚合酶链式反应(RT-PCR)。检测最长需要两天才能完成，而且可能需要反复检测才能排除潜在的假阴性结果。
医学界认为胸部CT扫描是诊断新冠病毒疑似感染病例的有用工具。但是，在患者患有其他类型肺病的特定情况下，单独的CT扫描是无法排除新冠病毒的。
此次，美国西奈山伊坎医学院科学家团队采用AI算法，将胸部CT扫描结果和临床症状、暴露史及实验室检测结合起来，以快速诊断新冠病毒阳性患者。他们采用一个数据集对该AI模型进行训练和测试，数据集包含了905名患者的CT扫描结果和临床信息，基于RT-PCR方法，总计有419名患者的新冠病毒检测呈阳性。
研究人员采用905个样本中的279例为测试组，对上述AI模型进行测试，并对比两名人类胸放射科医生(一名资深放射科医生和一名专科培训医生)的表现。对于测试组中的145例新冠病毒阴性病例，AI模型和资深放射科医生准确识别出了其中的113例。
研究人员还发现，对于RT-PCR检测呈阳性、但CT扫描显示正常的新冠病毒患者，AI系统表现更好，其准确地将25名患者中的17名鉴定为新冠病毒阳性，而两名放射科医生将所有患者都鉴定为新冠病毒阴性。因此他们总结表示，在CT扫描和相关病史都可用的情况下，新AI系统有助于快速诊断新冠病毒患者。
总编辑圈点
几年前的我们，绝想象不到人工智能技术的发展会为一次全球疫情防控带来如此巨大的帮助。在新冠肺炎面前跑赢时间，还要兼具高度的准确性，这确实得益于过去两年机器学习的飞速进步，它让医生们检查CT影像不再完全依靠经验和大脑，而多了一个可以信赖的AI助手。而以CT影像辅助，诊断就有了第二道防线，从而能确保第一时间对疑似患者进行更为精准的诊疗。