约翰·霍普金斯大学的放射科医生已经重新设计了深度学习算法
约翰·霍普金斯大学的放射科医生已经重新设计了深度学习算法，该算法旨在检测胸部x光片上的结核病，从而帮助识别covid-19。
队有它的工作发表在网上中华胸成像，并覆盖由约翰霍普金斯大学新闻媒体集线器。
作者指出，唯一的警告是，当面对结核病常见但在covid中罕见的肺部发现时，ai模型可能会返回covid阳性诊断。
尽管如此，该算法仍正确地将88例covid-19胸部x射线中的78例归类为阳性。那是89%的成功率，并且在实验室测试中证实了阳性病例。
概念验证研究进一步表明，由模型生成的视觉热图在几种情况下可能有用。
“由于流行病使发达国家的医院不堪重负，协助非专业放射科医生的诊断工具可能变得尤为重要，在发达国家，由于社会隔离和隔离与covid-19签订合同的工人的要求，卫生保健人员正在减少，而在发展中国家，这种情况很少专门的放射科医生在基线工作。”主要作者医学博士paul yi和同事写道。
此外，他们指出，诸如此类的深度学习模型可以用作分类工具，以快速隔离急诊候诊区中可能出现covid阳性的患者。
在集线器的报道中，yi说，重新设计模型的想法是由新型冠状病毒的新颖性引发的。
他说：“我们的目标是证明从未学习过covid-19案例的深度学习模型能够识别这些案例。”“由于covid-19是一种新型感染，因此目前尚无法使用大型数据集来训练深度学习模型。我们假设可以使用外观与covid-19类似的其他感染图像来训练能够识别这种新疾病的模型。”
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此外，他们指出，诸如此类的深度学习模型可以用作分类工具，以快速隔离急诊候诊区中可能出现covid阳性的患者。
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