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?shù)撵`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(shù)據集對該AI模型進行訓練和測試，數(shù)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)生和一名專科培訓醫(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。(記者 張夢然)