研究人员开发出一种新的人工智能算法，可在三秒钟内检测新冠患者的CT扫描图像。这项技术的准确率超过90%，相较传统诊断方法可节省数小时时间。
该突破性工具通过深度学习训练，已掌握识别肺部感染特征的能力。科学家们利用来自中国、意大利和美国的超过10,000例CT扫描数据对AI进行训练，其中包括确诊新冠病例和常见肺炎病例。
"我们的模型不仅能快速识别感染，还能区分病毒类型"，项目负责人表示。该AI系统在独立测试中展现了卓越表现：分析单个扫描仅需3秒，而人工阅片通常需要15分钟以上。测试数据显示，AI的阳性检出率（灵敏度）达93%，阴性检出率（特异性）为96%。
这项技术具有改变公共卫生管理的潜力。研究团队已将该AI系统部署在武汉两家医院，数据显示使用AI后急诊科分诊时间缩短70%。值得注意的是，AI在无症状感染者检测中表现尤为突出，成功识别出被放射科医生遗漏的8个早期病例。
主要研究人员强调，该系统不旨在取代医生，而是作为辅助诊断工具。"我们观察到当AI与医生协作时，综合诊断准确率可提升至98%以上"，该团队计划在秋季向FDA提交认证申请，并开发适用于移动CT设备的轻量化版本。
该研究成果发表在《自然医学》期刊，同期评论指出：这种快速筛查技术在应对未来大流行时可能成为关键工具，但需注意数据隐私和AI伦理问题。研究团队承诺将遵循HIPAA和GDPR标准，确保患者数据安全。
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