加拿大研究人员利用人工智能通过肺部超声波诊断新冠病毒

【本网讯】Charlane编译：伦敦劳森健康研究所(Lawson Health research Institute)的研究团队正在利用经过训练的人工智能，比较阳性患者和非患者的肺部超声波扫描结果，来诊断是否感染新冠病毒。

研究人员罗伯特·阿恩特菲尔德（Robert Arntfield）医生说，团队成员将建立一个人工智能的神经网络。该网络旨在大致模仿大脑的计算方式，用超声波探测人类看不到的东西。

研究人员表示，对新冠病毒感染患者的超声扫描产生了“高度异常的成像模式”，但这种模式并非该疾病所独有。

“我们希望确定新冠病毒对肺部的影响，是否具有区别于其它肺部疾病的独特性。”伦敦健康科学中心的创伤急救护理中心医务主任Arntfield在接受采访时说。

他称，与标准的拭子检测相比，这样的突破在理论上将使卫生保健工作者能更快地将新冠病毒与患者的肺部问题联系起来。

这样的人工智能技术与社交媒体网站的人工智能系统并不完全相同。后者只是区分照片中的人脸和物体。

“不同之处在于，我们实际上是在尝试利用电脑的力量，来看看感染新冠病毒的肺和未感染新冠病毒的肺之间是否有区别。人类实际上无法自己完成这项任务。”Arntfield说。

“我们相信，或者说我们希望，在像素层面上，在一个超越人类视觉和认知的层面上，机器能有它的一套模式。”

研究人员目前正在对神经网络进行训练，向其展示大量新冠病毒重症患者的肺部超声扫描，以及大流行前其他类型肺部感染患者的扫描。

Arntfield说:“我们希望在测试或验证阶段，向它们展示没有标签的扫描时，它们能够对图片进行分类来精确地执行。”

研究小组希望在接下来的两到三周内得到结果，随后再进行发表。据劳森说，在阿恩特菲尔德的团队中，很多人都有计算机编程的背景，并编写过神经网络的代码。

阿恩特菲尔德说，这种技术可以应用到医学诊断的其他领域，在某些情况下其实已经实现了。

“已经做了很多工作了……尤其是在成像方面。比如计算机断层扫描(CAT)或X光的应用显示 ，机器识别细微发现作为支持来提高诊断准确性的能力往往超过人类。

“人工智能在医学领域的前景非常广阔，非常令人兴奋。”