目前要为病人测试是否确诊疫症，都需要用特定试剂，最近有科技新创公司提出利用 AI 系统分析 X 光影像，知道是否确诊，不过放射科专家质疑这个方法的准确性。
加拿大新创公司 DarwinAI 与滑铁卢大学（University of Waterloo）合作开发的 COVID-Net 神经网络模型，是针对目前武汉疫情而设，用于分析肺部 X 光影像，找出武汉肺炎的特征，判断是否受感染。据称这个模型准确度达 83.9%，也可以分辨武汉肺炎与一般流感、SARS 和 MERS。论文指出，虽然这个模型尚未准备好实际投入应用，但透过开源希望帮助研究人员开发更准确和实用的深度学习方案，协助打击疫情。
目前 DarwinAI 并不是唯一提出可利用 X 光影像检测肺炎的公司，例如阿里巴巴和 RadLogics 等公司，都有提出声称有超过 90% 准确度的 X 光或电脑断层扫描分析模型。不过传统放射科专家不认同武汉肺炎可从 X 光影像检测出来。美国放射学院胸腔成像小组主席 Ella Kazerooni 博士指，目前正是流感季节，要分辨武汉肺炎和常见的肺部感染，不论是细菌或病毒，都相当困难，就算 X 光分析结果指出有肺炎迹象，仍然需要筛查才能确诊。他认为利用这个方式测试有辅助用途，但对无病征的人而言很难说有效。
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（本文由 Unwire Pro 授权转载；首图来源：滑铁卢大学）
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