近日，我国的研究团队研发了一款利用CT图像辅助诊断新型冠状病毒肺炎的人工智能模型。这是第一项将人工智能技术应用于CT图像以有效筛查COVID-19的研究，每个病例的筛查时间约为2秒，并且可以通过共享的公共平台进行远程操作。
根据成像模式，有许多特征可识别病毒病原体，这些特征与它们的特定发病机理有关，COVID-19的标志是斑块状阴影和毛玻璃不透明的双边分布。基于此，研究人員收集了453例病原体确诊的COVID-19病例和先前诊断为典型病毒性肺炎的CT图像，修改了Inception迁移学习模型以建立算法，然后进行内部和外部验证。该模型鉴别新冠肺炎与其他病毒性肺炎的总准确度可达83%，且快速高效。
