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導(dǎo)讀：

疫情之下，眾志成城。多學(xué)科領(lǐng)域的融合及隨之而誕生的豐碩成果，極大地推動(dòng)了抗疫的進(jìn)程。那么，人工智能與影像醫(yī)學(xué)的結(jié)合，在COVID-19中發(fā)揮著怎樣的作用？

作為多學(xué)科融合系列的“寵兒”，人工智能近年來在醫(yī)學(xué)各領(lǐng)域“大施拳腳”，而在新冠肺炎疾病的診斷、早期預(yù)測等領(lǐng)域也不例外（可戳→【新時(shí)代學(xué)術(shù)創(chuàng)新與發(fā)展的原動(dòng)力 —— 論跨學(xué)科融合對學(xué)術(shù)研究的重要性】進(jìn)一步了解）。胸部影像學(xué)檢查是新冠肺炎診斷的重要手段，那么人工智能結(jié)合胸部影像學(xué)，在COVID-19中發(fā)揮著怎樣的作用？

近期，BIO Integration推出了Special issue “Integrative Artificial Intelligence”的壓軸好文 —— 來自Sun Yat-sen University 的 Yao Lu（陸遙）教授及團(tuán)隊(duì)發(fā)表的綜述“A Survey on Artificial Intelligence in Chest Imaging of COVID-19”。

同為冠狀病毒所引起，2002年的嚴(yán)重急性呼吸綜合征（SARS） 和 2012年的中東呼吸綜合征（MERS）往往被用作COVID-19的比較對象，而不少研究及文獻(xiàn)表明，支持向量機(jī)（SVM）、主成分分析（PCA）、logistic 回歸（LR）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分析方法在 SARS、MERS的胸部成像及診斷中具有有效性。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能已成為近幾個(gè)月來新冠肺炎醫(yī)學(xué)影像分析的重要輔助工具。

作者詳細(xì)綜述了基于人工智能的影像分析方法在COVID-19 胸部X線成像、胸部CT成像、胸部CT病灶檢測、胸部CT圖像定量評價(jià)中的應(yīng)用，并分析了人工智能的COVID-19檢測與分類策略?？梢哉f，基于人工智能的影像分析方法，為COVID-19提供了準(zhǔn)確、快速、安全的影像解決方案，其中，應(yīng)用X線和CT醫(yī)學(xué)影像建立的深度學(xué)習(xí)模型尤具潛力。

基于胸部X線圖像的人工智能輔助COVID-19診斷方法、樣本量及分析效能

【未來可期的AI-assisted medical imaging】

作者指出，為了最大限度地發(fā)揮人工智能在新冠肺炎應(yīng)用中的價(jià)值，人們應(yīng)該更重視公共研究數(shù)據(jù)庫建立、深度學(xué)習(xí)模型的探索及多源數(shù)據(jù)的分析。