外媒 | AI可解读家庭COVID-19测试，帮助病毒性疾病诊断-普瑞纯证

乔治梅森大学的研究人员发现，人工智能可以通过一系列研究来帮助诊断COVID-19，从而补充家庭COVID-19测试，并区分由冠状病毒、流感和呼吸道合胞病毒引起的症状，以获得更准确的诊断。这项研究探讨了COVID-19诊断中人工智能技术的应用，共发表了五篇论文。第一篇论文研究了COVID-19诊断与症状发生时间的关系。根据研究，COVID-19的症状随时间变化，有些症状比其他症状更早出现。研究人员试图调查症状发生的顺序是否可以在测试结果出来之前改善诊断。他们发现，症状发生的顺序对COVID-19诊断准确性有所改善，但只是小幅度的改善。他们还获得了有关特定症状如何影响测试的见解。例如，研究团队发现，早期出现流鼻涕的症状会增加COVID-19测试呈阳性的几率，而后期出现的流鼻涕则会降低这种几率。第二篇论文研究了症状群在COVID-19患者分流中的作用。由于感染这种病毒可能表现出各种各样的症状，研究人员旨在调查已知的神经系统、胃肠道和呼吸道症状的症状群是否可以用于诊断COVID-19。研究发现，不同年龄、性别和种族/民族类别的有症状患者呈现出不同的症状群。因此，COVID-19不能从单个症状中诊断。然而，使用症状群可以获得更准确的诊断。第三篇论文研究了家庭COVID-19测试与计算机症状筛查相结合的准确性。家庭快速抗原测试相对于其他方法来诊断COVID-19更为方便、快捷，但家庭测试的准确性是一个挑战，该研究指出。为了解决这个问题，研究人员开发了一种基于人工智能的计算机症状筛查工具，旨在预测COVID-19逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）测试结果。他们确定，使用计算机筛查和疫苗接种状态是筛查COVID-19感染的最准确方法。第四篇论文，与第二篇类似，也涉及到分流COVID-19患者，但侧重于如何利用多系统症状的表现来区分冠状病毒感染和其他病毒感染。第五篇论文研究了COVID-19诊断的潜在误诊问题。这项研究探讨了COVID-19诊断中的一些常见问题，例如，COVID-19测试的准确性、测试的灵敏度和特异性以及测试结果的解释。

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