【BIOI最新速递】基于人工智能的COVID-19影像分析方法

导读：

疫情之下，众志成城。多学科领域的融合及随之而诞生的丰硕成果，极大地推动了抗疫的进程。那么，人工智能与影像医学的结合，在COVID-19中发挥着怎样的作用？

作为多学科融合系列的“宠儿”，人工智能近年来在医学各领域“大施拳脚”，而在新冠肺炎疾病的诊断、早期预测等领域也不例外（可戳【新时代学术创新与发展的原动力 —— 论跨学科融合对学术研究的重要性】进一步了解）。胸部影像学检查是新冠肺炎诊断的重要手段，那么人工智能结合胸部影像学，在COVID-19中发挥着怎样的作用？

 近期，BIO Integration推出了Special issue “Integrative Artificial Intelligence”的压轴好文 —— 来自Sun Yat-sen University 的Yao Lu（陆遥）教授及团队发表的综述“A Survey on Artificial Intelligence in Chest Imaging of COVID-19”。

    同为冠状病毒所引起，2002年的严重急性呼吸综合征（SARS） 和 2012年的中东呼吸综合征（MERS）往往被用作COVID-19的比较对象，而不少研究及文献表明，支持向量机（SVM）、主成分分析（PCA）、logistic 回归（LR）和神经网络等分析方法在 SARS、MERS的胸部成像及诊断中具有有效性。随着人工智能技术的发展，人工智能已成为近几个月来新冠肺炎医学影像分析的重要辅助工具。

    作者详细综述了基于人工智能的影像分析方法在COVID-19 胸部X线成像、胸部CT成像、胸部CT病灶检测、胸部CT图像定量评价中的应用，并分析了人工智能的COVID-19检测与分类策略。可以说，基于人工智能的影像分析方法，为COVID-19提供了准确、快速、安全的影像解决方案，其中，应用X线和CT医学影像建立的深度学习模型尤具潜力。

基于胸部X线图像的人工智能辅助COVID-19诊断方法、样本量及分析效能

【未来可期的AI-assisted medical imaging】

    作者指出，为了最大限度地发挥人工智能在新冠肺炎应用中的价值，人们应该更重视公共研究数据库建立、深度学习模型的探索及多源数据的分析。