伦敦大学国王学院、马萨诸塞州总医院和健康科学公司ZOE的研究人员开发了一种人工智能诊断工具，可以根据患者的症状来预测他们是否可能感染COVID-19。他们的研究结果于5月11日发表在《自然·医学》杂志上。

AI模型使用COVID症状研究app（COVID Symptom Study）的数据，通过比较人们的症状和传统COVID测试的结果，来预测COVID-19感染。研究人员表示，这可能会为那些检测手段有限的人群提供帮助。英国和美国的两项临床试验即将开始。

全球有超过330万人下载了这款应用，每天用它报告自己的健康状况，无论他们感觉良好还是有任何新的症状，如持续咳嗽、发烧、疲劳和味觉或嗅觉丧失。

在这项研究中，研究人员分析了来自英国和美国的近250万人的数据，这些人定期在应用程序中记录自己的健康状况，其中约三分之一的人记录了与COVID-19相关的症状。其中，18374人报告了新冠病毒检测，7178人检测呈阳性。

研究小组调查了哪些已知与COVID-19相关的症状最有可能与阳性检测相关。与感冒和流感相比，他们发现了一系列广泛的症状，并警告不要只关注发烧和咳嗽。事实上，他们发现味觉和嗅觉的丧失(嗅觉缺失症)尤其严重，三分之二的使用者在新冠病毒感染测试中呈阳性反应，而只有五分之一的使用者呈阴性反应。这些发现表明，嗅觉丧失比发烧更能预测COVID-19的病情，这支持了有关嗅觉和味觉丧失是COVID-19常见症状的传闻。

然后，研究人员建立了一个数学模型，根据年龄、性别和四个主要症状的组合，预测一个人是否有可能感染COVID-19，准确率接近80%：嗅觉或味觉丧失、严重或持续咳嗽、疲劳和不吃饭。将这一模型应用到整个80多万app用户群中出现症状的人群中，预计不到五分之一(17.42%)的不适人群可能会出现COVID-19。

研究人员建议，将这种人工智能预测与应用程序的广泛应用结合起来，可以帮助识别那些可能在最早的症状开始出现时就具有传染性的人，重点跟踪和测试最需要他们的地方。

来自伦敦国王学院的Tim Spector教授说:“我们的研究结果表明，味觉或嗅觉的丧失是COVID-19感染的一个重要早期预警信号，应该纳入该疾病的常规筛查。我们强烈敦促世界各地的政府和卫生当局让这一信息更广泛地为人所知，并建议任何嗅觉或味觉突然丧失的人假定自己受到了感染，并遵循当地的自我隔离指南。”

此外，还有许多科学家利用AI才帮助新冠疾病诊断，近日，华人科学家带领的一个研究团队在《细胞》发文，利用50多万张CT影像打造的AI工具可快速诊断新冠肺炎。这一论文由清华大学、中山大学、澳门科技大学等多个机构携手完成。

许多感染SARS-CoV-2病毒的患者发展为新冠肺炎，并迅速发展为呼吸衰竭。然而，快速诊断和识别高危患者的早期干预是具有挑战性的。华人科学家团队利用4154名患者的大型计算机断层扫描(CT)数据库，开发了一个人工智能系统，可以诊断新冠肺炎，并将其与其他常见肺炎和正常对照组区分开来。

人工智能系统可以帮助放射科医生和内科医生进行快速诊断，特别是在医疗系统超负荷的情况下。值得注意的是，这一AI系统发现了与NCP病变特性相关的重要临床标记。结合临床资料，人工智能系统能够提供准确的临床预后，帮助临床医生考虑适当的早期临床管理和合理分配资源。这一人工智能系统已在全球范围内提供，以帮助临床医生抗击COVID-19。

有趣的是，在论文中还把AI系统与执业放射科医师相比较。利用150名患者(包括40例新冠肺炎、80例普通肺炎和30例正常对照组)的18,392张CT片的独立测试数据集，比较AI系统与执业放射科医师在将新冠肺炎与其它肺炎进行分类方面的表现。

研究中将8名放射科医师分为两组:初级组4名具有5年至15年临床经验的放射科医生；高级组4名资深放射科医生，具有15到25年的临床经验。Ground truth是基于一个由5名拥有25年或以上临床经验的资深放射科医生组成的独立小组的共识而建立的。

结果发现，AI系统性能总体上优于初级放射科医生，与高级放射科医生相当。为了研究AI系统是否能够帮助初级放射科医生提高他们的诊断能力，AI系统向每位初级放射科医生提供每位患者的诊断概率，然后让他们借助AI生成的结果进行诊断。为了避免潜在的记忆偏差，由初级放射科医师进行的后续AI辅助诊断测试在初始测试2周后进行。与前一次相比，其表现有了明显的提高，与高级放射科医师水平相当。

目前，这一人工智能系统旨在帮助放射科医生和临床医生作为一种有效的初读/筛查工具，可以减少患者等待时间，缩短诊断工作流程，从而减少放射科医生的总体工作量，使他们能够在紧急情况下更快、更有效地做出反应。不同肺损伤参数的精确测量在CT扫描也允许客观、定量测定疾病的严重程度和有潜力提供客观、定量评价疗效的药物治疗,包括抗病毒药物和其他免疫调制剂、肺部病变。

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