12、人工智能和大数据助力 COVID - 19 诊断

人工智能和大数据助力 COVID - 19 诊断

1. 引言

世界卫生组织将 2019 冠状病毒病（COVID - 19）定为传染性大流行疾病。自疫情开始，已有超 2.43 亿确诊感染病例和超 490 万死亡病例。由于疾病传播迅速，多数卫生机构和医院难以应对大量病例。严重急性呼吸综合征冠状病毒 2（SARS - CoV2）潜伏期为 2 - 14 天，通过微小液滴和气溶胶传播。

COVID - 19 阳性患者可能出现发热、干咳、身体疼痛、呼吸急促、味觉和嗅觉丧失、喉咙痛和腹泻等症状。这些症状易被误解，误诊后果严重，因此有效检测病毒感染是医疗组织的首要目标。

目前，最常见的诊断测试是逆转录聚合酶链反应（RT - PCR），通过咽拭子或血液样本检测病毒，准确率在 81% - 96%，结果需数小时至两天。但该测试无法评估污染程度，且准确性取决于病毒株强度。区分冠状病毒感染和其他感染是正确诊断的关键步骤。

人工智能（AI）诊断模型可减轻医护人员负担，使其有更多时间照顾患者和进行疫苗研究。早期识别感染对于治疗和挽救生命至关重要。

在医学影像方面，COVID - 19 阳性患者胸部 X 光图像通常显示双侧弥漫性斑片状阴影，部分基底区域可幸免；CT 扫描显示肺部刺激和淋巴结病等特征，肺部受累表现为不透明影的特定分布模式。评估这些模式的密度有助于准确诊断、判断病情严重程度和提供预后建议。

AI 在从胸部 X 光和 CT 扫描等医学影像中检测感染和相关放射学特征方面表现出色，可用于做出准确诊断。机器学习和深度学习可用于解决 COVID - 19 识别和分割难题。基于 AI 的医学影像分析有望成为 COVID - 19 检测的主要诊断工具。诊