7、人工智能在追踪 COVID - 19 疾病中的作用

人工智能在追踪 COVID - 19 疾病中的作用

1. 引言

健康就是财富，每个人都应秉持健康的生活方式，保持身体健康、心情愉悦。然而，由于气温变化、生活方式多变等诸多因素，疾病对健康的影响迅速累积，增加了不健康的风险。

肺部感染是较为常见且可能致命的疾病，比如肺炎、肺癌、间皮瘤、哮喘等。其中，肺炎是主要的肺部感染之一，由细菌或病毒引发，会使肺部细胞产生积液，导致呼吸困难甚至死亡。这类感染可通过 X 光和 CT 扫描图像检测。

COVID - 19 是导致肺部损伤和呼吸问题的严重疾病之一，其引发的肺炎感染与冠状病毒的变异有关。因此，早期检测肺部感染至关重要。人工智能和机器学习在利用 CT 扫描和 X 光图像检测此类疾病方面可发挥重要作用。深度学习作为人工智能的一个分支和机器学习的子集，基于受人类大脑启发设计的人工神经网络，通过向系统输入大量 CT 扫描图像作为训练数据，能更准确有效地检测肺部感染。

科学家们在计算机科学等领域采用多种方法，利用 CT 和 X 光等医疗影像识别肺部感染。众多研究人员对机器学习技术用于从 CT 扫描或 X 光图像诊断疾病进行了充分研究。

2. 文献综述

2.1 不同技术方法

• Elharrouss 等人（2022） ：提出基于人工智能的编码器 - 解码器 CNN 技术，用于分离 CT 扫描图像中的冠状病毒肺部疾病。该方法先分离受感染的肺部区域，再对该区域的感染进行分割。但需要大量标记数据进行训练。
• Raheja 等人（2021） ：提出基于人工智能的自定