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。該人工智能系統的AUC(曲線下面積，一個用於衡量機器學習準確度的指標)為0.92，展現出與一名資深胸放射科醫生相當的靈敏度。這項機器學習領域最新成果19日發表於英國《自然·醫學》雜誌。
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，而且可能需要反覆檢測才能排除潛在的假陰性結果。
醫學界認為胸部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，美國西奈山伊坎醫學院科學家團隊採用AI算法，將胸部CT掃描結果和臨牀症狀、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。他們採用一個數據集對該AI模型進行訓練和測試，數據集包含了905名患者的CT掃描結果和臨牀信息，基於RT-PCR方法，總計有419名患者的新冠病毒檢測呈陽性。
研究人員採用905個樣本中的279例為測試組，對上述AI模型進行測試，並對比兩名人類胸放射科醫生(一名資深放射科醫生和一名專科培訓醫生)的表現。對於測試組中的145例新冠病毒陰性病例，AI模型和資深放射科醫生準確識別出了其中的113例。
研究人員還發現，對於RT-PCR檢測呈陽性、但CT掃描顯示正常的新冠病毒患者，AI系統表現更好，其準確地將25名患者中的17名鑑定為新冠病毒陽性，而兩名放射科醫生將所有患者都鑑定為新冠病毒陰性。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系統有助於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，這確實得益於過去兩年機器學習的飛速進步，它讓醫生們檢查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)