港大研發網上診斷系統協助篩查新冠肺炎疑似病人 準確率達88%

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港大研發網上診斷系統協助篩查新冠肺炎疑似病人 準確率達88%

香港大學團隊研發了一個網上診斷系統,研發了一個網上診斷系統,利用人工智能技術分析CT電腦掃描檢測,對新冠肺炎疑似病人進行篩查,了解他們的染病基率。有份帶領研究的港大統計及精算學系系主任尹國聖教授表示:「我們希望,前線抗疫的醫務人員使用診斷系統並分享數據、開展合作研究,以減輕核酸檢測的負擔。」

由港大統計及精算學系系主任尹國聖教授和港大博士後研究員劉斌博士率領的團隊,研發了一個網上診斷系統,只需上傳胸部CT電腦掃描圖像便立刻顯示結果,而且準確率達到88%、靈敏度86%,操作簡易。

港大統計及精算學系系主任尹國聖教授指:「新冠疾病的核酸檢測目前仍存在許多問題,包括精準度低和耗時長,通常需要多次檢測才能得出最終結果,即假陰性率較高。這對於早期病人的快速診斷、隔離和治療極為不利。」
而很多放射科影像學研究發現,肺部CT電腦掃描對早期無症狀的新冠肺炎病人有很好的篩查效果,這是因為病毒在進入人體很早期就會首先攻擊肺部,產生病變。研究團隊對樣本進行標記,發現760篇論文涵蓋了對於新冠肺炎的五種病徵的描述,其中每個新冠病人CT影像上均會出現其中一種或者多種病徵,而這五種病徵是新冠疾病區分於其他肺炎的顯著特徵。

於是,團隊設計出一個基於CT圖像的Lesion-Attention 深度神經網絡模型,一方面學習圖像中可以區分新冠病人和非新冠病人的特徵,另一方面把模型的「注意力」集中在病徵區域,即學習多標籤病徵。研究團隊推出新冠CT圖像診斷系統後,現在仍然繼續收集新的樣本,並定期重新訓練模型。
圖片來源(部分):香港大學
Text:Fion

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