国家指南建议将CT扫描作为诊断COVID-19的关键标志。

医生可以通过诸如患者肺部阴影之类的特征来告诉疾病。一名患者可以拥有约300张CT图像,这将需要医生5到15分钟才能用肉眼进行分析。

对于COVID-19患者,放射科医生通常需要检查较早的扫描,从而给诊断带来更大压力。

周一,人工智能公司iFlytek宣布已与中国科学院共同开发了基于AI的COVID-19诊断平台。

根据iFlytek的说法,该系统可以在三秒钟内读取并分析患者的CT扫描。到目前为止,该系统已在安徽省合肥市的一家医院中部署,可以识别出所有确诊病例,病灶发现召回率达到90%。

在机器学习中,召回率(也称为真实阳性率)用于衡量正确识别的阳性率。

它可以分析关键图像特征,例如病变的形态,范围和密度,并呈现整个肺部病变的动态4D对比,从而为COVID-19诊断提供准确而有效的参考。总部位于上海的AI公司Yitu于1月28日在上海公共卫生临床中心推出了其扫描读取系统。收到反馈后,该系统已在全国约20家医院中部署,其中包括暴发中心武汉的医院。

该公司表示,它可以实现病变区域的自动检测,并且可以在两到三秒钟内完成定量分析。

随着计算机视觉的发展,读取和分析扫描已发展成为一种相对成熟的AI技术。

经过扫描和临床报告培训后,一些人工智能系统在预测肺癌风险和在乳房X线照片中发现乳腺癌的表现优于放射科医生。