一組研究人員推出了一本小說人工智慧算法旨在迅速，準確地檢測到胸部X射線的Covid-19感染，達到超過98％的精確率。
考慮到其對公共衛生和全球經濟的深遠影響，該AI系統迫切需要有效的自動化工具來檢測Covid-19。
“新的AI系統在經歷高水平的Covid-19的國家中可能特別有益，那裡的放射科醫生短缺。胸部X射線可移植，可廣泛可用，並且與CT掃描相比，離子化輻射的暴露較低。”在一份聲明中說。
AI檢測到Covid-19
Gandomi強調了具有有效診斷工具的必要性新冠肺炎，特別是考慮到廣泛使用的測試方法（如實時聚合酶鏈反應（PCR））的局限性和潛在缺陷。
Gandomi表示，PCR測試雖然常用，但可能會很慢，昂貴，並且偶爾會產生錯誤的陰性結果。此外，確認診斷通常需要對放射科醫生進行CT掃描或X射線檢查，這是一個容易出錯和耗時的過程。
Gandomi強調了新開發的AI系統的重要性，尤其是在放射科醫生短缺和高水平Covid-19的地區。
AI系統利用一種複雜的基於深度學習的算法，稱為自定義卷積神經網絡（Custom CNN）。該算法擅長迅速準確地區分X射線圖像中的Covid-19情況，正常情況和肺炎，提供了一種全面的解決方案，可以簡化檢測過程，而無需手動生物標誌物搜索。
根據研究人員的說法，與CT掃描相比，胸部X射線的可移植性和廣泛的可用性以及它們較低的電離輻射輻射，使它們成為有價值的診斷工具，尤其是在資源受限的環境中。
自定義CNN型號
Gandomi教授強調了Covid-19與其他呼吸系統疾病（例如流感和肺炎）區分開的挑戰，從而使準確有效的診斷工具至關重要。
通過深度學習，自定義CNN模型提供了一個端到端的解決方案，以更快，更精確的Covid-19診斷提供幫助。
當PCR或快速抗原測試產生陰性或不確定的結果時，AI系統被證明是有益的，需要進一步的放射學檢查。在強調放射科醫生在醫學診斷中的關鍵作用的同時，甘道多教授斷言，AI技術可以補充他們的努力，促進準確有效的診斷。
定制CNN模型的性能進行了全面的比較分析，重點是準確性作為主要績效標準。結果表明，新模型的表現優於其他AI診斷模型，這使其成為快速，準確診斷Covid-19的有前途的工具。
研究小組的發現是出版在《科學報告》雜誌中。
