南京醫科大學研發AI 輔助診斷軟件

針對新冠肺炎的診斷方式中，會因為種種原因諸如醫師讀取CT 片出現偏差、各類病毒性肺炎影像過于相似等，發生各種難以鑒別、出現“漏網之魚”的情況。在疫情防控常態化形勢之下，如何更加精準檢測？

近期，南京醫科大學俞婷婷博士團隊和江蘇省疾病預防控制中心徐酩博士團隊合作開發的依托人工智能的“COVID-19 多模態AI 輔助診斷軟件”，有望較好地解決這樣的問題。

俞婷婷介紹，以新冠肺炎的確診指標為例，除了核酸檢測，臨床上還通常依靠CT、X光片等影像學資料、抽血化驗等檢驗學資料、有無咳嗽發熱等體征觀察進行綜合分析，并結合流行病學史作出診斷。

該團隊發明的AI 輔助診斷軟件，能夠將上述這些不同形式信息的臨床檢測結果資料全部整合入檢測平臺，用人工智能進行分析判定。如此一來，對患者的分析就可以更加快速、全面、準確。這一輔助診斷軟件正是模擬了人腦的工作流程，而且相比人腦，它的存儲更加海量、速度更加提升、判斷更加精準。

以早期的新冠肺炎和其他病毒性肺炎為例，它們的肺部感染CT 影像就非常相似，而人眼精度有限，難以辨別。但人工智能可以發現微小到像素級別的不同，并把它們提取出來，再結合檢驗學指標、臨床資料等作出判斷。因此，在區分新冠肺炎和其他病毒性肺炎、細菌性肺炎方面，多模態AI 輔助診斷軟件的準確率可達97.31%。

團隊研發的軟件可以根據“學習到的知識”，對患者的各項檢查數據進行匯總分析比較，做出有效的新冠肺炎輕重癥預測。結合臨床與實驗室結果，預測準確率可達97%，有望實現新冠輕重癥的早期預測與早期預警。