文
丛末、蒋宝尚
编
贾伟
截止到3月16日，新冠肺炎全国累计确诊例，国外累计确诊例，国外确诊超国内，COVID-19全球流行已经是不争的事实。在这场没有硝烟的战场，看不见的战火的杀伤力远比赤身肉搏打仗更让人印象深刻，比如新冠肺炎COVID-19伪装能力极强，处在一线战场的医生很难“一眼”将其和流感准确区分。首先流感和COVID-19都具有传染性，都会导致呼吸道疾病。典型流感症状包括发热，咳嗽，喉咙肿痛，四肢酸痛，头疼，流鼻涕，鼻塞，疲劳，以及呕吐和腹泻；而新冠肺炎最常见症状是发热，咳嗽和气短，且有5%的患者喉咙肿痛，1-2%的患者会出现腹泻，恶心和呕吐。也就是说，呼吸道病毒会导致相似症状，因此很难通过症状本身区分COVID-19和流感。能不能从AI的角度来帮助医生找出COVID-19与普通流感的区别？来自世界各地的计算机科学家和机器学习研究人员正在从自己的专业入手，对一些数据集进行编译，并构建AI算法来优化肺炎检测。例如，在数据科学竞赛平台Kaggle上面，已经有了一个COVID-19病例数据集，数据每天更新，内容包括患者年龄、患者居住地、何时出现症状、何时暴露、医院等等。文末给出地址在CT扫描图方面，也有学者从该疾病的公开研究中提取了可用于分析的几十张图片，包括CT扫描和胸部X射线图像......具体到深度学习算法层面，这些计算机研究员也在为区分流感和COVID-19做了一些努力。在下面的几个研究中，AI研究人员与专业医师联手构建深度学习系统，从肺部区域划分到异常呼吸模式分类器再到病症自动检测都为提高检测COVID-19准确率做着努力。1使用深度学习系统筛查COVID-19论文：《使用深度学习系统筛查新型冠状病毒肺炎》（DeepLearningSystemtoScreenCoronavirusDiseasePneumonia）论文链接：