冠狀病毒(正式稱為COVID-19)造成很多困擾,其中之一是缺少病毒快篩工具,如何準確地對人們進行測試?最新的解決方案是利用人工智能仔細檢查患者肺部的胸部X光片,以發現潛在的冠狀病毒引起的肺部損傷的跡象。
來自加拿大安大略省滑鐵盧大學和加拿大AI公司DarwinAI的其他研究人員,在三月底宣布了一個向公眾開放的新型開放訪問神經網路,它被稱為COVID-Net用於病毒快篩工具,並且已開放供世界各地的研究人員進行進一步測試,他們可能很快就能將其部署在公共衛生解決方案中。
該項目的一名研究人員說:“我們在來自兩個開放數據存儲庫的2,839例患者中,對由5,941個後前胸部X射線攝影圖像組成的數據集進行了[人工智能]訓練。” “到目前為止,對COVID-19病例的敏感性非常好。但是,有關COVID-19案例的數據仍然有限,隨著時間的推移,隨著越來越多的數據進入,我們將繼續改進COVID-Net模型。”“患者目前尚未使用[COVID-Net]。” “但是我們將繼續努力改善結果,並邀請臨床醫生,臨床研究所和組織使用它,提供反饋並(和)提供數據,以便我們加快其為臨床部署做好準備的速度。”
這是任何AI研究人員都可能遇到的問題,關於COVID-19的相關知識還有很多待了解, 所以使快篩工具難以識別COVID-19,目前全球都可以使用COVID-Net,因此希望透過更多人使用增加樣本數, 可以加快該領域的進步及準確性
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