瞿介明教授团队研讨发布用AI印象深度学习模型可有用辨别新冠病毒肺炎与流感病毒肺炎

原标题：瞿介明教授团队研讨发布：用AI印象深度学习模型可有用辨别新冠病毒肺炎与流感病毒肺炎

3月30日，以瑞金医院呼吸与危重症专家瞿介明教授为通讯作者、呼吸与危重症医学科副主任周敏教授为榜首作者、放射科张欢教授为一起通讯作者的研讨论文 ：mproved deep learning model for differentiating novel coronavirus pneumonia and influenza pneumonia， 在线宣布在预印本网站medRxiv上， 该研讨用深度学习技能对新冠病毒肺炎与流感病毒肺炎的胸部CT进行辨别确诊，遭到广泛重视，现在已有623次阅读与125次下载。

胸部CT是确诊新冠病毒肺炎的首选印象学办法， 尤其在病原体检测缺乏的国家和地区，充沛使用印象学精确辨别新冠病毒肺炎，对阻隔疑似患者、防控疫情延伸，显得更为重要。 现在，全世界范围内已有100万人确诊新冠肺炎（COVID-19），累计逝世病例挨近6万例，流感病毒肺炎则是冬春时节最常见的呼吸道感染性疾病，这两者在CT印象体现上常常“异病同影”，因而，精准的辨别确诊较为困难。

在来自上海八个中心的57名新冠病毒肺炎与50名流感病毒肺炎的多中心独立验证组上，两个深度学习结构对患者的确诊AUC别离达到了0.92与0.89。 成果显现，比较传统的Plain结构，特别规划的Trinary深度学习结构，对新冠病毒肺炎进行前期精确确诊作用，更具普适性及临床推行价值百科。

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撰 文 | 呼吸科

编 辑 | 韩康妮

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