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AI帮助放射科医生将COVID-19与常规肺炎区分开

一种新的AI模型可以帮助放射线医师在阅读胸部CT检查时将COVID-19与非COVID 19肺炎区分开来。这个新算法的研究者在放射学中分享了他们的发现。
 AI帮助放射科医生将COVID-19与常规肺炎区分开

普罗维登斯罗德岛医院医学博士Harrison X. Bai和同事写道:“据推测,由于COVID-19感染可能是从无症状携带者传播的,因此很难控制。“常见症状包括发烧,咳嗽和呼吸困难,而该疾病有可能在脆弱人群中,尤其是患有合并症的老年人中,导致一系列严重的和致命的心肺并发症。尽管将COVID-19与正常肺部或其他肺部疾病(例如胸部CT上的癌症)区分开来可能很简单,但控制当前大流行的一个主要障碍是找出COVID-19与其他病因性肺炎之间的细微放射学差异。”

Bai等。收集了2020年1月至2020年4月在中​​国或美国治疗的521例COVID-19患者的影像数据。还收集了665例没有COVID-19的肺炎患者的发现;这些患者于2017年1月1日至2019年12月31日在中国或美国接受治疗。

该团队的深度学习模型经过训练,可以区分COVID-19成像结果和肺炎结果。训练集包括830名患者,验证集包括237名患者,测试集包括119名患者。然后,在没有AI协助的情况下,邀请了六名盲放射科医生来评估检查。

总体而言,与放射线医师相比,AI模型具有更高的测试准确性(96%比85%),敏感性(95%比79%)和特异性(96%比88%)。当放射科医生使用AI模型帮助指导其诊断时,其准确性(90%比85%),敏感性(88%比79%)和特异性(91%比88%)都得到了显着改善。

Bai和同事写道:“我们的研究对于证明AI增强对放射科医师表现出的区别COVID-19与其他病因性肺炎的胸部CT的影响是相关的和新颖的,” Bai及其同事写道。“我们目前的结果表明,将AI集成到放射科医生的常规工作流程中,有可能改善与COVID-19相关的诊断结果。”

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