人工智能（AI）有望很快成为放射科医生的最佳助手，研究人员正在训练这项技术以准确诊断肺炎、COVID-19和其他肺部疾病。
这项研究由孟加拉国联合国际大学的研究人员领导，与查尔斯·达尔文大学（Charles Darwin University, CDU）的研究人员Asif Karim博士、Sami Azam博士、Kheng Cher Yeo博士、Friso De Boer教授及Niusha Shafiabady副教授合作完成，后者同时也是澳大利亚天主教大学（Australian Catholic University, ACU）的研究员。该团队的研究发表在《前沿计算机科学》（Frontiers in Computer Science）上，展示了他们如何开发和训练一个AI模型来分析肺部超声视频并诊断呼吸系统疾病。
该模型通过检查每个视频帧来寻找肺部的重要特征，并评估视频帧的顺序以了解肺部随时间的变化模式。然后，它识别特定模式，指示不同的肺部疾病，并根据这些信息将超声图像分类为正常、肺炎、COVID-19或其他肺部疾病。
研究合著者、CDU客座副教授Niusha Shafiabady表示，该模型的准确率为96.57%，并且AI分析结果已由医学专业人士验证。
“该模型还使用AI技术向放射科医生展示其做出某些决定的原因，使他们更容易信任和理解结果。”Shafiabady说道。
该模型使用可解释的AI方法，使人类用户能够理解和信任机器学习算法生成的结果。据Shafiabady介绍，“该模型的可解释性旨在提高这种方法的可靠性。”
Shafiabady继续说：“该系统使用热图等视觉工具向医生展示其做出某些决定的原因。这种解释技术将帮助放射科医生定位关注区域，并显著提高临床透明度。”
“该模型帮助医生快速准确地诊断肺部疾病，支持他们的决策，节省时间，并作为有价值的培训工具。”
Shafiabady表示，如果提供适当的数据，该模型可以训练识别更多疾病，如结核病、黑肺病、哮喘、癌症、慢性肺病和肺纤维化。潜在的研究方向包括训练该模型评估其他影像，如CT扫描和X光片。
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