雷鋒網(wǎng)消息，北京時間3月20日，科亞醫(yī)療區(qū)分新冠肺炎與一般肺炎的“CT+AI”檢測研究成果，被國際頂級放射學期刊《Radiology》收錄并發(fā)表，這是《Radiology》發(fā)表的首個新冠診斷評估論文。論文標題為《基于肺部CT的人工智能檢測COVID-19和社區(qū)獲得性肺炎：診斷準確性評估》

肺部CT異常是新冠肺炎最典型的影像學表現(xiàn)，部分患者肺部影像改變早于臨床癥狀，CT已成為當前篩查與診斷新冠肺炎的主要手段。

在回顧性的多中心研究中，科亞醫(yī)療采用深度學習技術(shù)，開發(fā)新冠肺炎的3D檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—COVNet（如圖1所示），從肺部CT中提取各類影像特征鑒別新冠肺炎。

 圖1. 新冠肺炎檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)COVNet框架圖

（COVID-19：新冠肺炎；CAP：社區(qū)獲得性肺炎；Non-Pneumonia：其他非肺炎）

為開發(fā)和驗證該模型的準確性和穩(wěn)健性，此次研究在六家醫(yī)院收集了從2016年8月至2020年2月間共計3322名患者的4356例CT數(shù)據(jù)，其中包括新冠肺炎、社區(qū)獲得性肺炎（非新冠）、以及其他非肺炎患者的CT檢查數(shù)據(jù)。

在獨立測試集中驗證表明，科亞醫(yī)療研發(fā)的COVNet對新冠肺炎的鑒別靈敏度和特異性分別高達89.76％和95.77％，ROC（受試者工作特征）曲線下面積AUC為0.96。

同時，科亞醫(yī)療驗證了模型對社區(qū)獲得性肺炎的鑒別準確性（靈敏度86.85％，特異性92.28％，AUC為0.95）。研究結(jié)果證明了COVNet可以準確地檢測出新冠肺炎，并將其與社區(qū)獲得性肺炎和其他肺部疾病區(qū)分開。

為了提高模型的可解釋性，科亞醫(yī)療的研究團隊基于加權(quán)梯度類激活映射方法，來可視化導致深度學習模型COVNet做出決策的重要區(qū)域（由模型自動生成）。

圖2.新冠肺炎、社區(qū)獲得性肺炎、及非肺炎病例CT的可疑區(qū)域熱圖。

COVNet做出了決策的重要區(qū)域熱圖，a、b、c列分別展示了新冠肺炎、社區(qū)獲得性肺炎、其他非肺炎數(shù)據(jù)的CT圖（上）和可疑區(qū)域熱圖（下）。這些熱圖表明，COVNet最為關(guān)注異常區(qū)域，同時正確地忽略正常區(qū)域，以幫助算法框架識別出病灶區(qū)域并做出準確的疾病鑒別。

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