人工智能通过胸部x光检测COVID-19，准确率高，速度快

美国西北大学的研究人员开发了一种新的人工智能(ai)平台，可以通过分析肺部x线图像来检测COVID-19。

称为DeepCOVID-XR,机器学习算法比一个由专业胸科放射科医生组成的团队表现更好——用x光检测COVID-19的速度比他们快10倍，准确率也高出1-6%。

研究人员认为，医生可以使用人工智能系统快速筛查因非COVID-19原因入院的患者。更快、更早地发现高传染性病毒可能通过触发阳性患者尽早隔离来保护医护人员和其他患者。

该研究的作者还认为，该算法可能会标记出未接受COVID-19调查的患者进行隔离和检测。

这项研究将于11月24日发表在《杂志》上放射学。

西北大学的人工智能专家、该研究的资深作者阿格洛斯·卡萨格洛斯说:“我们的目标不是取代实际的测试。”“x光是常规的、安全的、便宜的。我们的系统只需几秒钟就能对病人进行筛查，并确定该病人是否需要隔离。”

“收到COVID-19检测结果可能需要数小时或数天，”西北医学布鲁姆心血管研究所(Northwestern Medicine Bluhm Cardiovascular Institute)心脏病学家、人工智能博士后拉姆齐·韦贝(Ramsey Wehbe)博士说。“人工智能无法确认某人是否感染病毒。但如果我们能用这种算法标记出患者，我们就能在检测结果出来之前加快分诊速度。”

卡萨吉洛斯是西北大学麦考密克工程学院电气和计算机工程的约瑟夫·卡明斯教授。他在计算机科学和放射学方面也有礼貌的任命。韦贝是西北纪念医院布鲁姆心血管研究所的博士后研究员。

一个训练有素的眼睛

对于许多COVID-19患者，胸部x光显示类似的模式。他们的肺看起来斑片状模糊，而不是清晰健康的肺。

韦贝说:“许多COVID-19患者的胸部图像都有特征性的发现。“这包括‘双边巩固’。肺部充满液体并发炎，特别是沿下肺叶和周围。”

问题是肺炎、心力衰竭和其他肺部疾病在x光片上看起来很相似。要区分COVID-19和传染性不那么强的病毒，需要训练有素的眼睛。

卡萨吉洛斯的实验室专门将人工智能用于医学成像。他和Wehbe已经在一起研究心脏病成像项目，他们想知道是否可以开发一种新的系统来帮助对抗这种流行病。

“当疫情在芝加哥开始蔓延时，我们互相询问是否有什么我们可以做的，”韦贝说。“我们正在研究使用心脏回声和核成像的医学成像项目。我们认为，我们可以以合作为中心，运用我们的共同专长，为抗击COVID-19提供帮助。”

人工智能与人类

为了开发、训练和测试新的算法，研究人员使用了17002张胸片图像，这是COVID-19时代用于训练人工智能系统的最大公布的胸片临床数据集。这些图像中，5445张来自西北纪念医疗保健系统各地的covid -19阳性患者。

该团队随后对来自森林湖医院的300张随机测试图像与DeepCOVID-XR进行了对比，对比的是5名有经验的心胸科医师培训过的放射科医师。每个放射科医生花了大约两个半小时到三个半小时来检查这组图像，而人工智能系统只花了大约18分钟。

放射科医生的准确性在76-81%之间。DeepCOVID-XR的准确率略高，为82%。

Wehbe说:“这些专家在阅读胸部成像方面接受过次专业训练。”而大多数的胸部x光片是由普通的放射科医师阅读或最初由非放射科医师解释，如治疗临床医师。很多时候，决策是基于最初的解释做出的。”

Katsaggelos说:“放射科医生很贵，而且并不总是可以找到。”“x光很便宜，而且已经是常规护理的常见元素。这可能会节省资金和时间——尤其是因为在应对COVID-19时，时机非常关键。”

限制诊断

当然，并非所有COVID-19患者都表现出任何疾病迹象，包括胸部x光片。特别是在病毒发展的早期，患者的肺部可能还没有表现出来。

“在这些情况下，人工智能系统不会将患者标记为阳性，”韦贝说。但放射科医生也不会。显然，COVID-19的放射诊断是有限度的，这就是为什么我们不会用它来代替检测。”

西北大学的研究人员已经公开了这个算法，希望其他人可以继续用新的数据来训练它。目前，DeepCOVID-XR仍处于研究阶段，但未来可能会用于临床。

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