上周，美國西北大學研究人員宣布，他們成功開發出一款新型人工智能（AI）放射學工具，能夠通過胸部X光片檢測出COVID-19感染跡象。

此項研究已經發表在《放射學》雜志上，并指出該系統“對2214張測試圖像進行了分類，準確率為83%。”

研究論文資深作者Aggelos Katsaggelos博士在報道中指出，“我們的目標并不是替代常規測試，X射線造影是一項常規、安全且廉價的診斷方法。”

另一位主要作者Ramsey Wehbe博士也解釋道，“常規的COVID-19測試往往需要幾小時甚至幾天時間才能得出結果，而AI技術并不足以確定對方是否已經感染。但如果能夠使用這種算法標記患者，則至少可以在獲得測試結果之前加快分類速度。”

正如Katsaggelos所提到，這種通過初步篩查以判斷哪些患者需要隔離的方案本身，已經足以給急診科醫師帶來巨大的效率提升。在本次疫情流行高峰期間，以口罩為代表的個人防護設備已經在全球成為首批低價供應的防疫物資。但根據觀察，仍有不少已經感染新冠病毒的患者并沒有做好自我保護措施，因此可能加劇這種疾病的蔓延。實際上，不少醫護人員由于物資緊張而被迫重復使用防護設備進行病患護理。根據疾控中心發布的數據，到目前為止，已經有近238000名醫護專業人士接觸COVID-19病毒，并有841人因感染而不幸去世。

同時，這篇期刊文章還討論了對這項技術的深入考量：“此前的臨床研究表明，COVID-19肺炎在胸部造影學層面上顯示出一定特征，但仍有高達56%的有癥狀患者、特別是在其早期患病階段，很可能擁有看似正常的胸部X光片。因此，醫學造影不技術不適合用于「排除」疾病。此外，對COVID-19病患進行的成像實現發現，大部分結果都具有非特異性表現，即與其他病毒性肺炎存在特征重疊。因此，胸部成像不應用作COVID-19的診斷工具，但仍可在早期識別潛在病患方面發揮積極作用，包括幫助對病患進行分類以及感染控制。”

這篇報道還警告稱，“當然，也有一部分COVID-19病患不會表現出任何癥狀，包括在胸部X光片中不存在任何異常。在病毒感染的早期階段，很多患者的肺部未出現任何異常。”在這類情況下，這一AI放射學工具可能發揮不了多大作用。

盡管如此，正如研究作者們所強調，“我們認為該算法能夠自動標記可疑的胸部影像以實現對患者的隔離及進一步診斷，通過自動標記患者病情，醫療機構可以有效預防病毒感染者不必要地擴大接觸范圍。”

事實上，如果進一步對這款篩選工具進行測試，并最終證明其有效、安全、可行并擁有一定程度的可擴展性，那么它完全有望切實幫助醫療工作者減輕抗疫負擔。
責編AJX