肺部疾病检测人工智能可以减轻冬季NHS的压力

这些疾病是潜在的严重感染，主要影响肺部，但通常需要结合不同的诊断测试，如CT扫描、血液测试、x光和超声波。这些检查可能很贵，而且通常需要很长时间等待结果。

西苏格兰大学(UWS)的研究人员最初创建了一种人工智能，可以从x光图像中快速检测出新冠病毒。但后来证明，它可以在几分钟内自动识别一系列不同的肺部疾病，据称准确率约为98%。

该技术可通过快速而准确地检测疾病来帮助缓解压力巨大的医院部门的压力，从而释放持续紧缺的放射科技师;减少等待检测结果的时间;并在测试过程中提高效率。

UWS的研究员纳伊姆·拉姆赞教授说:“这样的系统可能被证明对世界各地忙碌的医疗团队至关重要。

“毫无疑问，全球的医院部门都面临着压力，而Covid-19的爆发加剧了这种压力，给有压力的部门和员工增加了进一步的压力。

“我们确实需要一些技术来帮助缓解这些压力，并快速准确地检测一系列不同的疾病，帮助解放宝贵的工作人员时间。

“x射线成像是一种相对便宜和容易获得的诊断工具，它已经帮助诊断各种疾病，包括肺炎、结核病和Covid-19。人工智能的最新进展使得利用胸部x光扫描进行自动化诊断在医疗环境中具有非常现实的前景。”

该技术利用x射线技术，将扫描图像与肺炎、结核病和Covid患者的数千张图像数据库进行比较。然后，它使用深度卷积神经网络(一种通常用于分析视觉图像的算法)进行诊断。

UWS研究副主任米兰·拉多萨夫利耶维奇教授说:“世界各地的医院都处于持续的压力之下。这在整个英国都可以看到，我们出色的NHS继续承受着巨大的压力，压力巨大的医务人员首当其冲。

“我对这项创新技术的潜力感到兴奋，它可以帮助简化诊断过程，减少工作人员的压力。

“这是威斯康星大学有目的、有影响力的研究的又一个例子，因为我们努力寻找全球挑战的解决方案。”

UWS的研究人员现在正在探索这项技术在使用x射线图像检测其他疾病方面的适用性，比如癌症。