人工智能工具使用胸部X射线来区分Covid-19的最坏情况

一项计算机程序通过分析数千名胸部X射线进行培训，以查看模式，该计算机程序预测到高达80％的精度，Covid-19患者将在四天内产生危及生命的并发症，这是一个新的研究发现。

由研究人员开发的NYU Grossman医学院，该计划使用了从5,224胸X射线收集的数百千兆字节的数据从943名严重的病毒中感染，病毒感染的病毒。

研究的作者，在期刊上出版NPJ数码医学5月12日，引用“压力”，以便快速预测哪种Covid-19患者可能具有致命的并发症，以便治疗资源最佳地与风险增加的人匹配。出于尚未完全理解的原因，一些Covid-19患者的健康突然恶化，需要重症监护室并提高他们死亡的机会。

在竞标解决这种需求中，NYU Langone团队不仅喂养了X射线信息，还要进入其计算机分析，也患者年龄，种族和性别，以及几个生命体征和实验室测试结果，包括重量，体温和血液免疫细胞水平。还考虑到他们的数学模型，可以从示例中学习，是需要机械呼吸机以及每个患者是否从其感染中继续存活（2,405）或死亡（538）。

然后，研究人员在770名患者中测试了770胸X光的软件工具的预测值，通过了Covid-19录取的其他患者急诊室在纽约Langone医院3月3日至6月28日，2020年3月28日。该计算机程序准确地预测五种感染的患者中的五个，在入场院的四天内需要密集护理和机械通风和/或死亡。

“急诊室医生和放射科医生需要有效的工具，如我们的计划，以便快速识别那些条件最有可能迅速恶化的那些Covid-19患者医疗保健机构可以更接近地监测它们，并更早地介入，“纽约大学校园在阿布扎比纽约大学校园计算机工程助理教授，博士学位。

“我们认为，我们的Covid-19分类测试代表了最大的吸气中人工智能在大流行期间为患者和护理人员提供了一些最迫切的需求，”y q“Artie”Shen，MS，博士学位纽约数据科学中心。

研究高级调查员Krzysztof Geras，博士，纽约Langone的放射科助理教授，对机器智能计划（如他们）的主要优势在于，可以使用更多数据跟踪，更新和改进其准确性。他说，团队计划在可用时添加更多患者信息。他还表示，该团队正在评估可用于改善其测试模型的额外临床测试结果。

Geras表示，作为进一步研究的一部分，他希望尽快将NYU Covid-19分类测试部署到紧急医生和放射科医师。在临时，他正在与医生合作，以获得临床指南的使用。

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