轉載從: Tech News 科技新報
目前要為病人測試是否確診疫症,都需要用特定試劑,最近有科技新創公司提出利用 AI 系統分析 X 光影像,知道是否確診,不過放射科專家質疑這個方法的準確性。
加拿大新創公司 DarwinAI 與滑鐵盧大學(University of Waterloo)合作開發的 COVID-Net 神經網路模型,是針對目前武漢疫情而設,用於分析肺部 X 光影像,找出武漢肺炎的特徵,判斷是否受感染。據稱這個模型準確度達 83.9%,也可以分辨武漢肺炎與一般流感、SARS 和 MERS。論文指出,雖然這個模型尚未準備好實際投入應用,但透過開源希望幫助研究人員開發更準確和實用的深度學習方案,協助打擊疫情。
目前 DarwinAI 並不是唯一提出可利用 X 光影像檢測肺炎的公司,例如阿里巴巴和 RadLogics 等公司,都有提出聲稱有超過 90% 準確度的 X 光或電腦斷層掃描分析模型。不過傳統放射科專家不認同武漢肺炎可從 X 光影像檢測出來。美國放射學院胸腔成像小組主席 Ella Kazerooni 博士指,目前正是流感季節,要分辨武漢肺炎和常見的肺部感染,不論是細菌或病毒,都相當困難,就算 X 光分析結果指出有肺炎跡象,仍然需要篩查才能確診。他認為利用這個方式測試有輔助用途,但對無病徵的人而言很難說有效。
(本文由 Unwire Pro 授權轉載;首圖來源:滑鐵盧大學)