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X光影像測出肺炎的方法,目前要為病人測試是否確診疫癥,都需要用特定試劑,最近有科技新創公司提出利用AI系統分析X光影像,知道是否確診,不過放射科專家質疑這個方法的準確性。加拿大新創公司DarwinAI與滑鐵盧大學(UniversityofWaterloo)合作開發的COVID-Net神經網絡模型,是針對目前疫情而設,用于分析肺部X光影像,找出肺炎的特征,判斷是否受感染。

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據稱這個模型準確度達83.9%,也可以分辨肺炎與一般流感、SARS和MERS。論文指出,雖然這個模型尚未準備好實際投入應用,但透過開源希望幫助研究人員開發更準確和實用的深度學習方案,協助打擊疫情。目前DarwinAI并不是唯一提出可利用X光影像檢測肺炎的公司,例如阿里巴巴和RadLogics等公司,都有提出聲稱有超過90%準確度的X光或計算機斷層掃描分析模型。不過傳統放射科專家不認同肺炎可從X光影像檢測出來。

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美國放射學院胸腔成像小組主席EllaKazerooni博士指,目前正是流感季節,要分辨肺炎和常見的肺部感染,不論是細菌或病毒,都相當困難,就算X光分析結果指出有肺炎跡象,仍然需要篩查才能確診。他認為利用這個方式測試有輔助用途,但對無病征的人而言很難說有效。

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