近日，英國牛津大學(University of Oxford)的研究指出，利用人工智慧(AI) CURIAL-Rapide在急診中進行篩查，可以準確辨識新冠肺炎(COVID-19)感染者，比快篩(側向流動試驗法(lateral flow assay, LFT))快16分鐘(26.3%)，且將快篩與URIAL-Rapide合併使用時，可將LFT靈敏度從56.9%改善至88.2%。該研究發表於預印本平台《medRxiv》上。
 
該AI系統稱為CURIAL-Rapide，是根據去年發布的CURIAL-1.0模型中的技術開發而成，可用於急診患者的常規新冠肺炎檢測，無須進入實驗室，可在患者床邊以10分鐘完成預測所需的血液檢測和生命體徵數據收集。
 
該研究分為兩部分，第一部分在牛津大學與伯明罕大學醫院NHS基金會信託(University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust)、普茲茅斯大學醫院NHS基金會信託(Portsmouth University Hospitals NHS Trust)、貝德福德醫院NHS基金會信託(Bedfordshire Hospitals NHS Foundation Trust)等醫院中，收集了7萬2,223名患者數據，並與PCR結果進行比較，靈敏度為83.5%，特異性為63.6%，其與PCR檢測結果相比，CURIAL-Rapide識別新冠肺炎的準確度比快篩更好。
 
第二部分則針對2020年12月23日至2021年3月6日期間，入住牛津大學醫院的3,207名患者進行研究，研究成果顯示，CURIAL-Rapide 的靈敏度為87.5%，特異性為85.4%。
 
研究成果顯示，患者到達急診後的45分鐘內便可獲得新冠肺炎篩查結果，比LFT快16分鐘，比PCR檢測快6小時25分鐘，並在臨床醫師歸類為疑似新冠患者中，辨識出58.5%的陰性患者。
 
LFT在辨識新冠肺炎患者方面的有效率為56.9%，但與CURIAL-Rapide合併使用時，可改善有效率至88.2%。
 
約翰拉德克利夫醫院的研究員和英國國家衛生研究院(NIHR)臨床研究員Andrew Soltan表示，LFT雖然可以很快的辨識新冠肺炎患者，但是，其陰性結果不穩定，約有43%的患者未感染新冠卻被驗出陽性結果，不過，CURIAL-Rapide可以在幾分鐘內補足LFT的不足。
 
Soltan指出，急診室的患者許多是高風險族群，CURIAL-Rapide可以在床邊利用10分鐘內完成預測所需的數據收集，可以縮短樣本送到實驗室的時間，快速地辨識新冠肺炎患者，降低傳染風險。
 
參考資料：https://www.ox.ac.uk/news/2021-09-01-ai-test-screens-covid-19-26-faster-lateral-flow-tests
 
(編譯/李林璦)