《Radiology》1萬7千筆影像訓練! AI判讀新冠肺部X光 速篩疑似病例

撰文記者 巫芝岳
日期2020-11-26
《Radiology》1萬7千筆影像訓練! AI判讀新冠肺部X光 速篩疑似病例 (圖片來源:網路)

編譯/巫芝岳

近日,美國西北大學(Northwestern University)的研究員開發出一項人工智慧(AI)演算法,可透過肺部X光影像自動檢測新冠肺炎(COVID-19),研究論文24日發表於期刊《Radiology》,據稱這項研究是目前同類檢測工具中,第一項使用多達1萬7千張X光影像的大型臨床數據集,進行訓練與測試的工具。

這款名為DeepCOVID-SR的機器學習演算法,運用卷積神經網路(CNN)架構打造,能以比胸腔科醫師快10倍的速度,區分出疑似個案,且準確度比一般醫師高1-6%。

實驗顯示,DeepCOVID-SR能在約18分鍾內處理約300組X光影像,比測試的5名醫師平均要花費2.5-3小時判讀快得多;而AI模型的準確率(與核酸檢...