高传染性疾病冠状病毒（COVID-19）在全球迅速传播，使医疗专业人员面临前所未有的临床试验和诊断挑战。他们在努力应对这种高传染性疾病的同时，也继续在有感染风险的新人群中及时照顾病人和诊断。
在这里，人工智能可以发挥很大的作用，从受感染的病人身上检测出COVID-19，帮助其他人在没有放射科医生帮助的情况下进行早期诊断。事实上，在过去的几年里，人工智能算法，特别是深度学习，在图像识别任务方面取得了显著的进展，在医学图像分析方面取得了惊人的成果。
医疗中的人工智能
尽管如此，人工智能在医疗保健领域已经发挥着至关重要的作用，它通过各种计算机系统、应用程序和人工智能设备24小时工作，帮助病人、控制疾病、运送医疗用品以及在没有人类帮助的情况下对医院、建筑物和其他地方进行自动消毒感染。
在这里，人工智能可以发挥很大的作用，从受感染的病人身上检测出COVID-19，帮助其他人在没有放射科医生帮助的情况下进行早期诊断。事实上，在过去的几年里，人工智能算法，特别是深度学习，在图像识别任务方面取得了显著的进展，在医学图像分析方面取得了惊人的成果。
机器人、自主飞行的无人驾驶飞机、人工智能安全摄像头和自动驾驶汽车中的人工智能正提供一种自动解决方案，可以像对付致命疾病一样对付COVID-19。人工智能还成功地参与发现和开发治疗此类新疾病的有效药物和疫苗，具有最佳的准确性。所以，在放射科，让我们来看看医学成像中的人工智能如何帮助诊断和治疗像致命疾病一样的COVID-19。
人工智能在放射学中的作用
放射学中的人工智能就像一个人工大脑，以可接受的精确度检测疾病。而人工智能机器或医疗系统不仅可以检测疾病，还可以根据患者的生物学状况和在医生或医务人员诊断初期明显的症状类型来提示药物。
当人工智能设备或计算机系统被训练成大量带注释的医学影像数据集时，只要使用正确的算法，它就可以在没有放射科医生帮助的情况下诊断出这种疾病。同样，为了避免人类接触，放射学中的人工智能可以被用于诊断COVID-19，就像一种致命的疾病一样，具有很高的准确性。
在放射学实践的早期，医学影像分析专家医生或者你可以说放射科医生对医学图像进行视觉评估，以便对疾病进行检测、特征描述和监控。但现在人工智能系统能够自动识别成像数据中的复杂模式，并提供对射线特征的定量而非定性评估。
流行病学与人工智能
同样，流行病学中的人工智能可以帮助医生和医学专家在致命疾病爆发前将其对人民的影响降到最低。但是，这里人工智能医疗诊断系统可以准确地完成这项工作，如果模型被训练成具有正确质量和数量的医疗成像训练数据集，这些数据集是由受感染患者的CT扫描、MRI或超声医疗成像报告准备的。
将这些图像与注释和分析框架放在一个地方，将使研究人员能够了解流行病学趋势，并生成新的人工智能算法，以协助COVID-19疾病检测，与其他肺炎的鉴别诊断及CT上肺受累程度的定量分析，为术前预测或制定治疗方案提供依据。
除了医学影像，流行病学中的人工智能可以与其他各种类型的数据一起实现，只有大数据专家或数据科学家才能分析改变人们行为的某些趋势或其他类型的经济活动突然变化或对特定药物或保健品的需求意外增加等。
COVID-19的医学影像学诊断
在COVID-19爆发的病例中，大多数感染到肺部的患者开始出现肺炎或普通感冒、喷嚏和喉咙感染，伴有呼吸困难。所有这些症状的诊断都可以通过影像学技术，如X射线、CT扫描或患者的胸部或肺部MRI，放射科医生可以分析这些影像学技术来了解感染的严重程度。
COVID-19诊断的医学影像学分析中的人工智能：用例
加拿大一家初创公司和滑铁卢大学的研究人员正在开发COVID网络，一种卷积神经网络，旨在检测X射线图像中的COVID-19。为了应对这一大流行病，全球卫生保健界和人工智能研究人员开发了一系列人工智能系统，用于在CT扫描中识别COVID-19。
同样，雅虎和人工智能初创公司等科技巨头声称，他们已经开发出了能够在X光或CT扫描中识别COVID-19的系统，准确率超过90%。同样，一种新的人工智能驱动的深度学习模型也帮助中国的放射科医生在胸部CT成像中将COVID-19与社区获得性肺炎和其他肺部疾病区分开来。
这项研究是作为六家医院研究的一部分进行的，研究人员使用3322名患者的4356项检查对模型进行了改进。COVID-19检测神经网络对冠状病毒感染的诊断具有90%的敏感性和96%的特异性。
这类惊人的结果表明，使用卷积网络模型的正确机器学习方法可以区分COVID-19和社区获得性肺炎。该模型与新型冠状病毒鉴别诊断的敏感性为87%，特异性为92%。
人工智能能快速准确地检测冠状病毒症状
人工智能比医生更快更准确地检测出感染。在中国，科学家们以5000例确诊病例为训练数据，建立了一种算法，声称它能在20秒内检测出冠状病毒感染，准确率达96%。
放射科医生说，这些结果证明了利用人工智能提取放射学特征以及时准确诊断COVID-19的原理。
在另一项研究中，研究人员在浏览了46000多张图片后得出了类似的结论。他们说，深度学习模式显示出与专业放射科医生相当的水平，大大提高了放射科医生在临床实践中的效率。
同样，在中国，一家公司推出了一种新的智能图像读取系统，该系统可以利用人工智能技术帮助医生进行高效准确的诊断，并通过早期诊断和治疗帮助控制疫情。
人工智能在安全进行COVID-19诊断过程中的作用
因为，我们知道COVID-19病毒是一种高传染性疾病，因此，医生或放射科医生也容易感染这种致命的病毒。但是在医学影像诊断中人工智能的帮助下，人工智能的优势找到了出路，解放了医务人员对病人的更亲密的照顾，在病人身上，人的存在和干预是不可或缺的，也是无价的。
实际上，在处理病人的时候，放射科医生或技术人员必须与病人进行身体接触，以获得如何正确定位和呼吸的指导。人工智能是用来把人的存在带出检查室，并允许放射科医生引导病人通过过程接触，尽量减少他们被感染的风险。
如何利用医学影像数据集进行COVID-19分析？
为了开发能够通过医学影像分析检测出此类疾病的人工智能模型，需要大量的训练数据集。由于COVID-19智能图像读取系统已经使用类似的临床数据进行了训练，目的是缩小这一差距。
此外，医学影像学和诊断学中的人工智能可以对同一病人的多个CT扫描图像进行对比分析，并测量感染的变化。有助于医生跟踪病情发展，评估治疗效果，判断患者预后。
它可以帮助医生快速有效地诊断、筛选和评价COVID-19患者。COVID-19智能图像读取系统还支持疫区外医疗专业人员远程读取人工智能图像。
全球医学影像学界联合起来，通过使用人工智能对此类疾病进行早期、安全的检测来控制此类疾病。因此，为了创建和共享医学影像数据集，北美放射学会继续利用其广泛的COVID-19研究和教育资源，宣布了一项建立COVID-19影像数据存储库的新举措。
这个开放的数据存储库将汇集来自世界各地机构、实践和社会的图像和相关数据，为COVID-19研究和教育工作（如培训新的人工智能模型）创建一个全面的来源。
这些数据也可以被经验丰富的放射科医生用来分析和注释感兴趣的区域，以创建医疗成像数据集，从而开发出更可靠的人工智能模型，该模型能够以最佳的精度轻松、及时地检测出此类流行病。
数据注释公司正在为人工智能和机器学习开发提供医疗培训数据。实际上，为基于计算机视觉的人工智能模型提供高质量的训练数据集，是一个具有更高精度的图像标注服务专家。
对于深入学习的医学影像诊断，这些公司可以成为一个游戏的改变者，来注释由经验丰富的放射科医生所做的检测不同类型疾病的医学影像数据集，从而使医疗保健中的人工智能更具实用性，并在不同的场景中获得可接受的预测结果，造福于人类。
