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《人工智能帮助快速诊断COVID-19》

  • 来源专题：生物安全知识资源中心 | 领域情报网
  • 编译者： hujm
  • 发布时间：2020-05-27

  • 西奈山伊坎医学院联合多家机构在Nature Medicine发表论文“Artificial intelligence–enabled rapid diagnosis of patients with COVID-19”。
    目前，SARS-CoV-2病毒特异性逆转录酶聚合酶链反应(RT-PCR)是诊断COVID-19的主要方法，然而，完成这个测试需要2 天时间，并且需要辅助一系列测试来排除假阴性的可能，加之缺乏RT-PCR检测盒，因此迫切需要寻找替代方法以快速、准确的诊断COVID-19患者。胸部计算机断层扫描(CT)在评估疑似SARS-CoV-2感染患者时具有重要价值，然而，仅凭CT的预测，准确率不高，因为一些患者在疾病的早期可能表现为正常的放射学。在本研究中，文章利用人工智能(AI)算法将胸部CT的表现与临床症状、暴露史和实验室检测结合起来，快速诊断出COVID-19阳性患者。在一组279名患者的测试中，人工智能系统获得了0.92曲线下面积，与高级胸部放射科医生具有相同的灵敏度。人工智能系统还提高了CT扫描正常而RT-PCR为阳性患者的检出率，而放射科医生却将所有这些患者归为COVID-19阴性。当CT扫描和相关可用的临床病史结合时，AI系统可以帮助快速诊断COVID-19患者。

  • 原文来源：https://www.nature.com/articles/s41591-020-0931-3
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    • 来源专题：COVID-19科研动态监测
    • 编译者：xuwenwhlib
    • 发布时间：2020-05-20
    • 信息名称：人工智能帮助快速诊断COVID-19 1.时间：2020年5月19日 2.机构或团队：西奈山伊坎医学院、四川大学、浙江大学第二附属医院、蚌埠医学院第一附属医院、中山大学第五附属医院、南溪山医院、阜阳市第二人民医院、亳州骨伤科医院影像中心、武汉大学附属人民医院、纽约East River医学影像、威尔康乃尔医学院、麻省综合医院 3.事件概要： 西奈山伊坎医学院联合多家机构在Nature Medicine发表论文“Artificial intelligence–enabled rapid diagnosis of patients with COVID-19”。 目前，SARS-CoV-2病毒特异性逆转录酶聚合酶链反应(RT-PCR)是诊断COVID-19的主要方法，然而，完成这个测试需要2 天时间，并且需要辅助一系列测试来排除假阴性的可能，加之缺乏RT-PCR检测盒，因此迫切需要寻找替代方法以快速、准确的诊断COVID-19患者。胸部计算机断层扫描(CT)在评估疑似SARS-CoV-2感染患者时具有重要价值，然而，仅凭CT的预测，准确率不高，因为一些患者在疾病的早期可能表现为正常的放射学。在本研究中，文章利用人工智能(AI)算法将胸部CT的表现与临床症状、暴露史和实验室检测结合起来，快速诊断出COVID-19阳性患者。在一组279名患者的测试中，人工智能系统获得了0.92曲线下面积，与高级胸部放射科医生具有相同的灵敏度。人工智能系统还提高了CT扫描正常而RT-PCR为阳性患者的检出率，而放射科医生却将所有这些患者归为COVID-19阴性。当CT扫描和相关可用的临床病史结合时，AI系统可以帮助快速诊断COVID-19患者。 4.附件： 原文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-020-0931-3
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  • 《人工智能技术实现COVID-19患者的快速诊断》
    • 来源专题：实验室生物安全
    • 编译者：张虎
    • 发布时间：2020-05-28
    • 该研究提出了一种人工智能（Artificial Intelligence, AI）系统，可帮助快速诊断COVID-19病人。作者采用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COVID-19阳性患者。 建立模型。研究中的AI模型主要采用卷积神经网络（CNN）算法，结合支持向量机（SVM）、随即森林（random forest）以及多层感知机（MLP）这些常见的机器学习算法，对患者的影像信息和非影像信息进行综合判断（如果病例信息不标准的情况下，猜想也会用到自然语言处理NLP技术）。 训练集。AI模型的训练集包含来自中国13个省份18家医疗中心的905名患者的CT扫描结果和临床信息，数据收集时间为2020年1月17日至2020年3月3日。基于RT-PCR方法，总计有419名（46.3%）患者的SARS-CoV-2病毒检测呈阳性。 测试集。AI模型的测试集采用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COVID-19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。与资深胸腔放射科医生的准确率（74.6%）相比，该研究的AI系统的AUC（曲线下面积）达到0.92，并且具有相同的敏感性（84.3%）。作者还发现，对于RT-PCR检测呈阳性、但CT扫描显示正常的COVID-19患者，AI系统表现更佳——准确地将25名患者中的17名（68%）鉴定为COVID-19阳性，而两名放射科医生将所有患者都鉴定为COVID-19阴性。
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