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新式冠状病毒SARS-CoV-2于2019年12月初开端迸发疫情。这种病毒感染的均匀潜伏期为5.2天，可引起发热、咳嗽和其他流感样症状。它可影响多个安排和器官体系，病毒引起的疾病统称为COVID-19。
许多受影响的患者会发作肺炎（novel coronavirus pneumonia，NCP，新冠肺炎），并敏捷开展为严峻的急性呼吸衰竭，预后十分差，病死率很高。已确认存在人与人之间的传达，世界卫生安排（WHO）宣告COVID-19为大盛行。
有研讨标明，一旦开展到重症/危重病阶段，超越60%的患者逝世。因而，辨认风险要素和参数，树立精确的预后猜测模型，在这样的大盛行中，对规划前期干涉和加强监测至关重要，有望能够改进临床预后。
现在，关于有发热、咳嗽和流感症状的患者，首要会经过临床评价、实验室查看、胸部X光查看来扫除肺炎。假如确诊为病毒性肺炎，因为显着的公共卫生原因，能够确诊出NCP是最重要的。COVID-19确诊可经过聚合酶链式反响（PCR）测验阳性来确诊。
胸部计算机断层扫描（CT）印象学查看是一种确诊包含肺炎在内的肺部疾病的重要手法。与规范实验室进行的分子确诊查看比较，CT扫描进程的周转时刻更快，能够供给更具体的病理相关信息，更好地定量测定病灶巨细和肺部劳累程度/严峻性，这或许具有预后含义。
因为季节性流感也会引起病毒性肺炎，因而，将NCP与一般流感或其他类型的肺炎（比方病毒性肺炎和细菌性肺炎）区别开来也很重要。因而，一种精确的依据CT的人工智能（AI）体系或许帮忙前期确诊，以便于规划、监测和医治，并为纵向随访供给参阅。
最近，AI在许多医疗领域中的使用取得了令人振奋的新开展，这些新开展激发了依据AI的新式放射确诊技能的立异性开发。Chen等人回忆了胸部薄层CT的各种定量模型，显现了定量东西在精精确诊和纵向随访中的有效性。另一项研讨显现，深度学习算法有助于辨认头部CT扫描反常，可辅佐临床分诊。近期的研讨展现了将AI整合到眼科和儿童疾病确诊体系中的潜力，并发现这能够明显前进临床确诊功率和精确性。
跟着CT扫描东西的愈加精确，在一项新的研讨中，来自我国澳门科技大学、四川大学华西医院、广州再生医学与健康广东省实验室、清华大学、中山大学、三峡大学、安徽医科大学、武汉大学、广州医科大学、云南省第一人民医院、香港理工大学和广州康睿智能科技公司（Guangzhou Kangrui AI Technology）的研讨人员假定能够树立一种能够精确确诊NCP的AI体系，这将有助于放射科医师和临床医师对提示存在COVID-19 NCP症状的患者进行办理。
相关研讨结果以论文手稿的方式在线宣布在Cell期刊上，论文标题为“Clinically applicable AI System for Accurate Diagnosis, Quantitative Measurements and Prognosis of COVID-19 Pneumonia Using Computed Tomography”。
图1.这些作者提出的人工智能结构用于NCP确诊和预后猜测，图片来源于Cell, 2020, doi:10.1016/j.cell.2020.04.045。
另一个火急的需求是辨认出急性呼吸衰竭风险较高的患者，以便更早地对其进行紧密监测，及早进行干涉医治，不然，这类患者终究发作多器官衰竭的几率较高，并伴有较高的逝世率。
鉴于包含病灶的数量、巨细和密度在内的病灶特征和肺本质的全体状况是衡量肺部损害和肺部剩下储藏的目标，因而，这些作者还测验了这样的一种假说，即是否可经过临床数据和CT参数树立一种AI体系以便发作精确的临床预后模型，然后让临床医师能够拟定对这类患者进行前期监测和办理的方案。
据此，这些作者构建了一个针对NCP、其他常见肺炎和正常对照组的CT大数据集，并树立了一种用于辅佐精确确诊的AI确诊体系，用于我国的1个盛行病区和2个非盛行病区。他们还结合CT和临床参数，为NCP患者供给了预后指征，旨在为医师供给另一种辅佐确诊东西（图1）。
在这项新的研讨中，这些作者描绘了一种依据胸部CT图画确诊COVID-19肺炎的AI体系。这种AI体系的性能与具有丰厚临床经验的执业放射科医师适当，能够在必定程度上帮忙和前进初级放射科医师的体现。展开这种AI研讨作业的驱动力是期望开宣布一种快速确诊NCP的体系，以帮忙放射科医师和临床医师对立这一盛行病。这样的AI体系还能够在大盛行时或在偏远地区的卫生体系超负荷作业时，缓解对确诊专家的很多需求。
现在，这些作者开宣布的这种AI体系作为一种高效的首诊/筛查东西，能够在必定程度上帮忙放射科医师和临床医师，是因为这或许会削减患者的等待时刻，缩短确诊作业流程时刻，然后减轻放射科医师的全体作业量，让他们在紧迫状况下能更快速、更有效地做出反响。经过CT扫描对不同肺部损害参数的精确丈量，还将能够对疾病的严峻程度进行客观、定量的丈量，并有或许对包含抗病毒药物和其他免疫调节剂在内的药物医治对肺部病灶的效果进行客观、定量的评价。
这些作者开宣布的这种AI体系评价的CT扫描中的病灶特征与依据其他器官体系实验室参数评价的疾病严峻程度的临床和生化依据的之间相关性突出了COVID-19中的不同器官的发病彼此联络。
从致病机理的视点来看，这项新的研讨只能显现出相关性，但并没有涉及到这种彼此联络是直接经过这些器官的病毒感染而树立，仍是经过呼吸衰竭的继发性而树立，这有待于经过其他致病机理研讨来确认。
与其他临床参数比较，肺部病灶与预后的相关性较高，这的确突出了肺部损害作为一种要害参数在全体预后含义中的重要性。
年纪与预后的相关性与最近的报导---年纪大是预后不良的一个重要风险要素---相一致。对作为预后要素的其他参数（包含CRP、血清钠浓度、血清白蛋白、血小板计数）的确认与多器官功用衰竭患者中观察到的预后要素相一致。肝脏和肾脏生化特性与预后的关联性或许是重症/危重症COVID-19患者中观察到的多器官衰竭的另一个反映，不过这项新的研讨还不能确认是否有病毒直接累及这些器官。
依据这些作者开发的这种AI体系，使用CT参数和临床数据开宣布的临床预后模型，是AI辅佐临床办理的一个重要前进。依据这些作者树立的数据库，他们能够确认，依据他们现在的模型，归纳评分>0.5的患者为高危人群，这在某种程度上预示着这些患者终究或许发作疾病开展（即病情恶化），需求进入重症监护室、承受机械通气，乃至逝世。
重要的是，他们还能够供给一个估量的开展时刻。这些信息将帮忙临床医师规划监测和分配重症监护室的资源，一旦发作疫情，医疗体系将有更多的时刻来应对对资源的需求。
综上所述，这些作者树立了一种能够精确确诊NCP并帮忙放射科医师和临床医师进行确诊的AI体系。观察到依据CT参数评价的NCP肺部病灶与多器官临床和生化标志物之间存在杰出的相关性，这突出了COVID-19中观察到的多器官衰竭。结合它的临床预后估量功用，这种AI体系能够在必定程度上帮忙放射科医师和急诊科医师、肺科医师等内科医师快速精确确诊患者，并经过发作的预后估量，能够在必定程度上帮忙医师确认需求亲近监测和前期干涉/支撑的患者亚群，以及这些需求的估量时刻。
因为这种AI体系或许有助于全球的医师和医疗体系在这次大盛行期间更好地办理患者，因而这些作者正在向一切放射科医师和临床医师敞开这种AI体系，并期望这能够在必定程度上帮忙他们办理患者和他们的输入数据，然后或许会进一步完善这种AI体系。这些作者期望它能够开展成为全球社区对立COVID和其他新式病毒感染的通用东西。
参阅资料：
Kang Zhang et al. Clinically applicable AI System for Accurate Diagnosis, Quantitative Measurements and Prognosis of COVID-19 Pneumonia Using Computed Tomography. Cell, 2020, doi:10.1016/j.cell.2020.04.045.
