导读 首先，很难获得被新型感染的肺部图像。这是大流行初期，蒙特利尔大学的研究人员约瑟夫·保罗·科恩(Joseph Paul Cohen)试图储存放射线扫
首先，很难获得被新型感染的肺部图像。这是大流行初期，蒙特利尔大学的研究人员约瑟夫·保罗·科恩(Joseph Paul Cohen)试图储存放射线扫描图，以训练一种人工智能模型来识别严重疾病的警告信号。
由于可用的图像很少，这项工作几乎是不可能的。但是最近几周，Covid-19在美国和其他热点地区的兴起解决了这个问题，使他能够从世界各地发表的临床报告中收集数百次肺部扫描。“我们现在人数很多，”科恩说。“有足够的数量来开始这样做。”
大流行发生仅六个月后，许多研究人员和公司已经在测试AI系统帮助从肺部图像诊断Covid-19的能力，并且随着患者数据的自由流动，像Cohen这样的研究人员说，可以开始建立更可靠的AI模型，以预测疾病的严重程度，评估患者对各种治疗的反应以及确定他们是否可能需要呼吸机或转移到重症监护病房。
放射学家说，由于感染数量的激增威胁着美国和全球医疗资源的紧张，在未来的几个月中，对这种以人工智能为动力的工具的需求可能会大大增加。
美国放射学院数据科学研究院首席医学官比伯·艾伦说：“如果这种情况持续存在，那么帮助分诊病例的AI可能会很有价值。”“但是我们必须首先构建它。那就是我们的位置。”