15、AI和机器学习技术在COVID - 19医学图像分类中的应用

AI和机器学习技术在COVID - 19医学图像分类中的应用

1. 机器学习与人工智能概述

机器学习（ML）正成为许多科学研究的热门范式，因其能适应各种形式的数据，不受决策函数形式、变量概率分布等假设的限制。这种多功能的方法使ML得以应用于多个领域，如金融变量预测、文本情感分析以及医疗应用等。

最近，全球的医学专业人士和医学委员会正在探索利用ML通过X射线图像检测新的感染样本，并借助确诊病例确定病毒的传播情况。不过，ML模型对超参数的变化高度敏感，这些参数由用户定义，用于训练过程或作为样本数据集。在COVID - 19大流行的背景下，迫切需要理解和分类实时信息，强调数据来源、信息相关性以及病毒特征。拥有大量数据集对于辅助COVID - 19感染的决策至关重要，有助于制定减轻或抑制病毒传播的策略。

2. COVID - 19的现状与传统检测方法

COVID - 19以多种方式影响着人们。大多数感染者会出现发烧、疲劳和干咳等症状，部分人还会有疼痛、鼻塞、流鼻涕、喉咙痛和腹泻等症状。这场大流行使全球医疗系统不堪重负，其快速传播的主要原因是早期检测和诊断技术的不足。

临床检测方法如实时逆转录聚合酶链反应（rRT - PCR）、血清学检测和病毒咽拭子检测等是检测COVID - 19的常用手段。同时，研究表明胸部X光片和胸部计算机断层扫描（CT）有助于识别包括COVID - 19在内的各种肺部异常，可作为评估感染程度的早期检测工具，用于监测重症患者和预测疾病进展。然而，在紧急情况下，时间有限，传统诊断方法无法进行全面检测，且这些方法依赖专家医生，容易出现人为误差，可能危及患者生命。

3. AI在医疗领域的应用及面临的挑战 </