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Infectious Disease
Detection, AI

COVID-19

2020年,新冠肺炎Pendemic时代,人工智能已经活跃在新冠肺炎早期探测,确诊,预测传播的整个过程当中。目前,新冠肺炎确诊者的情况,可以用肺部电脑断层扫描(CT)来诊断疾病进行的程度。只使用肺部CT虽然无法确诊病毒有无感染,但是通过专家的分析,在15分钟的短时间内,可以掌握肺部损伤及疾病的进行程度。
此时,对于专家的分析,人工智能则可以给予帮助。在过去的2020年2月18日,中国天津医科大学医院等研究团队宣布开发出了通过肺部CT结果,就可诊断新冠肺炎有无感染的人工智能。研究团队是把已接受过新冠肺炎判定结果的453名肺部CT图像,让人工智能进行学习,从而能区分出因新冠肺炎导致肺部损伤的特征。所开发出来的AI,以82.9%的准确性可分析出新冠肺炎有无感染。

因此在2月27日,中国温州医科大学医院等研究团队,也出台了结合肺部CT就能确认到新冠肺炎患者们的共同症状的人工智能。 这些研究团队把确诊者32名和非确诊者85名的临床性症状(发热,咳嗽)让人工智能进行学习,仅在确诊者中所发现的18个特异性症状得以区分。研究团队发表了结合肺部CT图像综合得出的这18个指标,也同时说明了使用人工智能可以更快速,更准确的进行诊断。

用人工智能探测感染病并预测传播度

在感染病初期探测及预测扩散方面人工智能也在活跃着。人工智能不仅仅是考虑医学·地理·行政情报,同时也考虑SNS,航空航运等综合性数据。比起基本的力学调查来说,能更迅速地预测疾病的传播。

BlueDot website

的确,加拿大人工智能医学平台BlueDot是在WHO之前,就警告了新冠肺炎的爆发。BlueDot在2019年12月31日警告称中国武汉新冠肺炎发病,可能会经首尔,东京,香港,澳门进行扩散,这是比2020年1月9日WHO的警告,预测提前了9天。
BlueDot是行政情报(人口数,地理位置),病毒特征(分析遗传基因,感染方式,潜伏期)还有跟基准不同的感染疾病扩散等信息综合起来,对特定地区感染病出现的可能性进行分析。之后,包括飞机票使用信息,或相似的移动信息,来计算出病毒从根源地离开,可能扩散至其他地区的概率。

还找到了尚未像国际社会上报告的大规模发病案例。
BlueDot在2016年1月通过国际学术杂志“Cell”,预测到了寨卡病毒病毒会在国际性进行扩散。之后,2016年2月,WHO公布了国际性公共卫生紧急情况,并于同年11月取消了紧急情况。再后来,BlueDot也一直持续对旅行者的寨卡病毒感染事例进行跟踪调查,并分析了在紧急情况解除后的7个月,在古巴发生的许多塞卡病毒感染者。分析表明,确认结果为“隐藏发病案例”这一报告分析结果属实。

出处: 车美英(音译)基础科学研究团(IBS) 受理及计算科学研究团 CI‧KAIST 电子学部教授(数据科学)