南京医科大学研发AI 辅助诊断软件

针对新冠肺炎的诊断方式中，会因为种种原因诸如医师读取CT 片出现偏差、各类病毒性肺炎影像过于相似等，发生各种难以鉴别、出现“漏网之鱼”的情况。在疫情防控常态化形势之下，如何更加精准检测？

近期，南京医科大学俞婷婷博士团队和江苏省疾病预防控制中心徐酩博士团队合作开发的依托人工智能的“COVID-19 多模态AI 辅助诊断软件”，有望较好地解决这样的问题。

俞婷婷介绍，以新冠肺炎的确诊指标为例，除了核酸检测，临床上还通常依靠CT、X光片等影像学资料、抽血化验等检验学资料、有无咳嗽发热等体征观察进行综合分析，并结合流行病学史作出诊断。

该团队发明的AI 辅助诊断软件，能够将上述这些不同形式信息的临床检测结果资料全部整合入检测平台，用人工智能进行分析判定。如此一来，对患者的分析就可以更加快速、全面、准确。这一辅助诊断软件正是模拟了人脑的工作流程，而且相比人脑，它的存储更加海量、速度更加提升、判断更加精准。

以早期的新冠肺炎和其他病毒性肺炎为例，它们的肺部感染CT 影像就非常相似，而人眼精度有限，难以辨别。但人工智能可以发现微小到像素级别的不同，并把它们提取出来，再结合检验学指标、临床资料等作出判断。因此，在区分新冠肺炎和其他病毒性肺炎、细菌性肺炎方面，多模态AI 辅助诊断软件的准确率可达97.31%。

团队研发的软件可以根据“学习到的知识”，对患者的各项检查数据进行汇总分析比较，做出有效的新冠肺炎轻重症预测。结合临床与实验室结果，预测准确率可达97%，有望实现新冠轻重症的早期预测与早期预警。