世界卫生组织最新数据显现，到10月19日，全球新冠肺炎确诊人数已超越九百万，累计逝世人数已过一百万。跟着秋冬时节的降临，国内新冠肺炎的疫情是否会东山再起成为人们重视的论题。

值得留意的是，秋冬时节也是其他呼吸道疾病的高发期，这让新冠肺炎的辨别、确诊和医治变得愈加困难。近期，《天然》子刊《天然通讯》发布的论文显现，富饶研讨员已开发一种根据深度学习的人工智能体系，可用来快速地区别新冠肺炎和其他呼吸道疾病。

根据1万多份CT扫描数据构建

据了解，这篇论文题为《新式冠状病毒(COVID-19)人工智能确诊体系的开发与评价》（Development and evaluation of an artificial intelligence system for COVID-19 diagnosis），由清华大学自动化系和华中科技大学同济医学院隶属协和医院两个科研团队共同完成。

论文指出，现在胸部成像技能可显现出肺部前期病变，可被广泛运用且经济适用。可是，胸部CT印象包括数百个切片印象，医师的确诊时刻较长；别的，拜访新冠肺炎与其他肺炎在症状上存在相似性，放射科医师要堆集很多的经历才干完成高效确诊。一旦新冠肺炎和流感徘徊迸发，CT确诊作业量将远远超越现有放射科医师能够负荷的数量。

针对确诊困难的问题，研讨人员提出一种根据深度学习的人工智能确诊体系。该体系能够直接输入CT印象数据，并从中提取和切割出肺部区域的数据。体系由五个要害部分组成：肺部切割网络、切片确诊网络、冠状病毒感染切片定位网络、解说深层网络的可视化模块，以及解说重视区域特征的图画表型剖析模块。

人工智能体系作业流程。

据悉，这套人工智能体系的开发和评价数据来自武汉三所医院和四个揭露数据库，包括了新式冠状病毒、流感A/B、非病毒性社区取得性肺炎（以下简称CAP）以及非肺炎受试者超越1万份的胸部CT数据。

试验中人工智能体系读片速度更快

在进一步的研讨中，研讨人员将人工智能体系和五名经历丰富的放射科医师进行比照。这五名医师的从业时刻均在5年以上，每年大约要读取3000-5000位患者的CT印象数据。成果显现，放射科医师的均匀阅览时刻为6.5分钟，而人工智能体系的均匀阅览时刻为2.73秒，远高于人工速度。

需求留意的是，论文指出，人工智能体系在区别一般肺炎和非肺炎方面要比放射科医师差一些，可是在更具挑战性的辨认和分类中，人工智能体系的优势要更显着。

表格显现，在区别CAP和新冠肺炎时，人工智能体系的准确率为92%，而放射科医师的准确率为74%；在区别流感和新冠肺炎时，人工智能体系的准确率为88%，而放射科医师的准确率仅为54%，两者相差较大。

人工智能体系与放射科医师辨认数据比较。*前述准确率数据主要依据表格中的“Any reader”类目得出。论文对“Any reader”的注释显现，在每一个病例的辨认中，只需五位医师中有一位呈现辨认过错，则该事例就会被符号为人类辨认过错。

“不同类型的肺炎具有高度的相似性，特别是在前期（相似性更显着）；而且同一类型肺炎的不同阶段差异较大，CT筛查很难将新冠肺炎与其他肺炎进行辨别，”论文作者、清华大学自动化系副教授冯建江在承受媒体采访时说，“因而，开发针对新冠肺炎的人工智能确诊算法是十分必要的。”

别的，冯建江表明人工智能确诊算法具有高重复性和易于大规模安置的长处，有潜力成为操控新冠肺炎传达的新东西，现在武汉部分医院现已用上相关的人工智能使用。

人工智能在新冠肺炎医治中的使用

人工智能范畴现已在应对新冠肺炎疫情上多处发力。据新华社报导，英国牛津大学领衔的一个科研团队正开发和测验一种人工智能算法，可辅佐医师确诊和办理新冠患者病况。

这套算法能够协助医师更快速地确诊病况，而且预判患者是否会呈现病况恶化，比方哪些患者会呈现呼吸困难、哪些患者会发展出长期性的肺功用问题。针对预判医护人员能够对患者进行更详尽的医学观察，用有限的资源更高效的协助有需求的患者。

别的，西班牙研讨机构也开宣布相似的人工智能模型。该模型能够猜测新冠肺炎患者是否会呈现严峻的呼吸衰竭并需求进入重症监护室（ICU）承受医治，并经过模型的预判对医疗资源进行分配。