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X光影像测出肺炎的方法,目前要为病人测试是否确诊疫症,都需要用特定试剂,最近有科技新创公司提出利用AI系统分析X光影像,知道是否确诊,不过放射科专家质疑这个方法的准确性。加拿大新创公司DarwinAI与滑铁卢大学(UniversityofWaterloo)合作开发的COVID-Net神经网络模型,是针对目前疫情而设,用于分析肺部X光影像,找出肺炎的特征,判断是否受感染。

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据称这个模型准确度达83.9%,也可以分辨肺炎与一般流感、SARS和MERS。论文指出,虽然这个模型尚未准备好实际投入应用,但透过开源希望帮助研究人员开发更准确和实用的深度学习方案,协助打击疫情。目前DarwinAI并不是唯一提出可利用X光影像检测肺炎的公司,例如阿里巴巴和RadLogics等公司,都有提出声称有超过90%准确度的X光或计算机断层扫描分析模型。不过传统放射科专家不认同肺炎可从X光影像检测出来。

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美国放射学院胸腔成像小组主席EllaKazerooni博士指,目前正是流感季节,要分辨肺炎和常见的肺部感染,不论是细菌或病毒,都相当困难,就算X光分析结果指出有肺炎迹象,仍然需要筛查才能确诊。他认为利用这个方式测试有辅助用途,但对无病征的人而言很难说有效。