截至目前（4月24日），據約翰·霍普金斯大學發佈的實時統計數據，全球累計新冠肺炎確診病例超過275萬例，死亡人數達19萬。 許多被SARS-CoV-2病毒感染的COVID-19患者發展為肺炎（稱為新型冠狀病毒性肺炎，NCP），並迅速發展為呼吸衰竭。然而，快速診斷和識別高危患者以進行早期干預具有挑戰性。
2020年4月25日，澳門科技大學，四川大學，清華大學，中山大學等多機構聯手合作，張康，王光宇，林天歆，何健行，李為民作為通訊在Cell在線發表題為“Clinically Applicable AI System for Accurate Diagnosis, Quantitative Measurements and Prognosis of COVID-19 Pneumonia Using Computed Tomography”的研究論文，該研究使用來自4154名患者的大型計算機斷層掃描（CT）數據庫，開發了可以診斷新冠肺炎並將其與其他常見肺炎和正常對照區分開的AI系統。AI系統可以幫助放射科醫生和醫生進行快速診斷，尤其是在醫療系統超負荷的情況下。
重要的是，該研究的AI系統識別了與新冠肺炎病變特性相關的重要臨床標誌物。連同臨床數據，AI系統能夠提供準確的臨床預後，可以幫助臨床醫生考慮適當的早期臨床治療並適當地分配資源。該研究已經在全球範圍內提供了此AI系統，以協助臨床醫生應對COVID-19。
由於新病例的迅速增加，2019年冠狀病毒病（COVID-19）很快引起了全球關注。新型冠狀病毒感染被認為是從動物傳播的，病原體被鑑定為SARS-CoV-2。到2020年1月，懷疑最初受感染的患者是通過人與人之間的傳播感染了該病毒。自2020年1月以來，該病毒已迅速傳播到中國大部分地區和其他國家。截至目前（4月24日），據約翰·霍普金斯大學發佈的實時統計數據，全球累計新冠肺炎確診病例超過275萬例，死亡人數達19萬。
研究表明，超過60％的患者一旦進入嚴重/嚴重疾病階段就死亡。因此，在這樣的大流行病的早期干預和嚴格監測的計劃中，確定可以創建準確的預後預測模型的風險因素和參數至關重要，並且有望改善臨床結果。
目前，
將首先通過臨床評估，實驗室檢查和胸部X光檢查對發燒，咳嗽和流感症狀的個體進行篩查，以排除肺炎。如果診斷出病毒性肺炎，出於明顯的公共衛生原因，能夠診斷新冠肺炎至關重要。通過聚合酶鏈反應（PCR）測試確認COVID-19的診斷。胸部計算機斷層掃描（CT）是診斷包括肺炎在內的肺部疾病的重要工具。與標準實驗室中進行的分子診斷測試相比，CT掃描程序具有更快的週轉時間，並且可以提供與病理學有關的更詳細的信息，並且更適合定量測量病變的大小和肺部受累的程度/程度，這可能與預後相關。由於季節性流感也會引起病毒性肺炎，因此區分新冠肺炎與普通流感或其他類型的肺炎（如病毒性肺炎和細菌性肺炎）也很重要。因此，基於CT的精確人工智能（AI）系統可能具有協助早期診斷以計劃，監測和治療以及為縱向隨訪建立參考的潛力。
AI在許多醫療領域中的新進展激發了基於AI的新型放射診斷技術的開發創新。 Chen等人回顧了胸部薄層CT的各種定量模型，並顯示了定量工具在準確診斷和縱向隨訪中的有效性。另一項研究表明，深度學習算法有助於識別頭部CT掃描異常，從而有助於臨床分診過程。最近的研究證明了將AI集成到眼部和兒童疾病診斷系統中的潛力，並可以顯著提高臨床診斷效率和準確性。因此，該研究使用更精確的CT掃描工具，可以建立一個可以準確診斷新冠肺炎的AI系統，這將有助於放射科醫生和臨床醫生處理具有COVID-19 症狀的患者。
另一個迫切需要是確定罹患急性呼吸衰竭的風險較高的患者，以便可以及早對其進行密切監視並儘早接受干預治療，否則此類患者將更有可能最終發展出與高死亡率相關的多器官衰竭。由於病變特徵（包括病變的數量，大小和密度）以及整個肺實質是肺損傷，因此該研究還檢驗了關於是否可以使用臨床數據和CT建立AI系統的假設參數以生成準確的臨床預後模型，使臨床醫生可以計劃對這些患者進行早期監測和管理。因此，該研究在新冠肺炎，其他常見的肺炎和正常對照上構建了一個大型的CT數據集，並開發了AI診斷系統，以協助準確診斷中國的一個流行病地區和兩個非流行病地區。
具體來說，該研究使用來自4154名患者的大型計算機斷層掃描（CT）數據庫，開發了可以診斷新冠肺炎並將其與其他常見肺炎和正常對照區分開的AI系統。AI系統可以幫助放射科醫生和醫生進行快速診斷，尤其是在醫療系統超負荷的情況下。
重要的是，該研究的AI系統識別了與新冠肺炎病變特性相關的重要臨床標誌物。連同臨床數據，AI系統能夠提供準確的臨床預後，可以幫助臨床醫生考慮適當的早期臨床治療並適當地分配資源。該研究已經在全球範圍內提供了此AI系統，以協助臨床醫生應對COVID-19。
參考消息：
https://www.cell.com/pb-assets/products/coronavirus/CELL_CELL-D-20-00656.pdf
