人工智能工具通过胸部x光片来区分COVID-19最严重病例

一项新的研究发现，一个经过训练的电脑程序通过分析数千张胸部x光片来观察模式，它预测COVID-19患者将在4天内出现危及生命的并发症，准确率高达80%。

由研究人员开发的NYU Grossman医学院，该计划使用了从5,224胸X射线收集的数百千兆字节的数据从943名严重的病毒中感染，病毒感染的病毒。

该研究的作者，发表在该杂志上npj数字医学5月12日，他在网上指出，“迫切需要”能够快速预测哪些COVID-19患者可能会出现致命并发症，从而使治疗资源能够最好地匹配那些风险较高的人。由于一些尚不完全清楚的原因，部分COVID-19患者的健康状况突然恶化，需要重症监护并提高他们死亡的机会。

在竞标解决这种需求中，NYU Langone团队不仅喂养了X射线信息，还要进入其计算机分析，也患者年龄，种族和性别，以及几个生命体征和实验室测试结果，包括重量，体温和血液免疫细胞水平。还考虑到他们的数学模型，可以从示例中学习，是需要机械呼吸机以及每个患者是否从其感染中继续存活（2,405）或死亡（538）。

然后，研究人员在770名患者中测试了770胸X光的软件工具的预测值，通过了Covid-19录取的其他患者急诊室将于2020年3月3日至6月28日在纽约大学朗格尼医院接受治疗。的计算机程序准确地预测五种感染的患者中的五个，在入场院的四天内需要密集护理和机械通风和/或死亡。

“急诊室医生和放射科医生需要有效的工具，如我们的计划，以便快速识别那些条件最有可能迅速恶化的那些Covid-19患者医疗保健机构可以更接近地监测它们，并更早地介入，“纽约大学校园在阿布扎比纽约大学校园计算机工程助理教授，博士学位。

纽约大学数据科学中心博士生沈一秋(音译)说:“我们认为，我们的COVID-19分类测试代表了人工智能在放射学领域的最大应用，以解决疫情期间患者和护理人员的一些最迫切的需求。”

纽约大学朗格尼大学放射科助理教授、资深研究员Krzysztof Geras博士说，像他们这样的机器智能程序的一个主要优势是，它的准确性可以通过更多的数据进行跟踪、更新和改进。他说，该团队计划在可用时添加更多的患者信息。他还说，该小组正在评估哪些额外的临床试验结果可以用来改进他们的试验模型。

Geras说，他希望，作为进一步研究的一部分，尽快将纽约大学的COVID-19分类测试应用于急诊医生和放射科医生。在此期间，他正在与医生一起起草其临床使用指南。

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