Derzeit ist die Diagnose von COVID basiert auf Nukleinsäuretests oder PCR-Tests, wie sie allgemein bekannt sind. Diese Tests können falsch negative Ergebnisse liefern, und die Ergebnisse können auch durch Hysterese beeinflusst werden, wenn die körperlichen Auswirkungen einer Krankheit hinter ihrer Ursache zurückbleiben.KI bietet daher die Möglichkeit, COVID-Fälle in großem Umfang schnell zu untersuchen und effektiv zu überwachen, wodurch die Belastung der Ärzte verringert wird.„Die Forschung konzentriert sich auf die automatische Diagnose von COVID-19 basierend auf neuronalen Zufallsgraphennetzen. Die Ergebnisse zeigten, dass unsere Methode die verdächtigen Regionen in den Brustbildern automatisch finden und basierend auf den Darstellungen genaue Vorhersagen treffen kann“, sagte Yudong ZhangProfessor für Wissensentdeckung und Maschinelles Lernen an der Uni.„Die Genauigkeit des Systems bedeutet, dass es bei der klinischen Diagnose von COVID-19 eingesetzt werden kann, was dazu beitragen kann, die Ausbreitung des Virus einzudämmen. Wir hoffen, dass diese Art von Technologie in Zukunft eine automatisierte Computerdiagnose ermöglichen wird ohne die Notwendigkeit eines manuellen Eingriffs, um einen intelligenteren und effizienteren Gesundheitsdienst zu schaffen“, sagte Zhang.Die Forschung wurde in veröffentlicht Internationales Journal für Intelligente Systeme.Die Forscher werden diese Technologie nun weiterentwickeln in der Hoffnung, dass der COVID-Computer schließlich die Notwendigkeit ersetzen kann, dass Radiologen COVID in Kliniken diagnostizieren.Die Software, die sogar auf tragbaren Geräten wie Smartphones eingesetzt werden kann, wird auch angepasst und erweitert, um andere Krankheiten (wie Brustkrebs, Alzheimer und Herz-Kreislauf-Erkrankungen) zu erkennen und zu diagnostizieren.
Was es ist und was es für Sie bedeutet
Britische Forscher haben ein neues Tool für künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, das COVID-19 erkennen kann.Die Software analysiert Brust-CT-Scans und verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um die Krankheit genau zu diagnostizieren. Das Team von der Universität von Leicester sagte, dass es mit einer Genauigkeitsrate von 97,86 Prozent derzeit das erfolgreichste Covid-19-Diagnosetool der Welt ist.