当新冠病毒在中国达到鼎盛时期时，武汉市的医生能够使用人工智能（AI）算法扫描成千上万患者的肺部。
该算法由Axial AI开发，可在几秒钟内分析CT图像。例如，它声明患者是否患有冠状病毒引起的病毒性肺炎的高风险。
一群公司开发了针对冠状病毒爆发的AI。他们说，当进行更多的CT扫描以进行比较时，它可以显示患者的肺部是否随着时间的推移而改善或恶化。
马来西亚的一家医院现在正在试用该系统，Axial AI也已提议将其捐赠给NHS。
在全球范围内，作为应对冠状病毒大流行的努力的一部分，人工智能（AI）技术正在迅速部署。有人质疑这些工具是否足够可靠-毕竟，人们的生命受到威胁。
英国广播公司（BBC）已要求卫生和社会护理部（DHSC）确认是否可以在英国试用Axial AI的系统，但迄今为止尚未收到任何答复。
该工具的绊脚石可能仅仅是，NHS通常不使用CT扫描仪制作新冠病毒患者肺部的图像。胸部X光检查更常用。它们不如CT扫描那么详细，但操作更快，而且放射科医生仍然可以识别出图像中的肺炎。
但是，由于这种大流行，一些英国医院现在正在推出AI工具，以帮助医务人员更快地解读胸部X射线。例如，皇家博尔顿医院的工作人员正在使用AI，该AI已经接受了超过250万例胸部X射线的培训，其中包括约500例确诊的新冠病毒病例。
医院的放射学顾问里兹万·马利克（Rizwan Malik）说，它已经在医院执行的每一次胸部X光检查中自动运行。他估计，这意味着迄今为止，已有100多名患者使用该系统对X射线进行了分析。在这种情况下，该算法旨在查找新冠病毒的可能征兆，例如肺部不透明的模式。
马利克博士说：“它基本上为临床医生提供了另一种帮助他们做出决定的工具-例如，他们允许哪些患者入住，将哪些患者送回家。”他指出，患者数据完全在医院自己的网络中处理。该软件本身是由总部位于孟买的Qure.ai开发的。
Malik博士补充说，他过去曾向Qure.ai提供咨询服务，但强调该系统在进入医院之前已经过标准的检查和采购流程。
AI“给医生的另一种工具来帮助他们做出决策，”放射科顾问RIZWAN马利克说：
英国广播公司了解到，另外两家NHS医院目前正在使用另一种工具，该工具可以检测肺部X射线异常。开发该系统的Behold.ai的发言人未透露相关医院的名称。
但是，她说，该软件到目前为止已经分析了147例疑似新冠病毒的患者的扫描结果。在超过90％的情况下，它将扫描正确分类为“正常”或“异常”。
南安普敦大学医院的呼吸科专家托马斯·丹尼尔斯（Thomas Daniels）博士说，治疗由新冠病毒引起的严重肺部疾病的患者可能会很痛苦。他和他的同事尚未使用AI算法来分析新冠病毒患者的胸部X光。但是，他说，一个自动解释扫描结果以便医生可以快速消化信息的系统可能会有用。
他说：“放射线检查人员通常需要一个……小时或什至几天的时间才能到达那个特定的胸部X射线并撰写报告。”
“某种算法可能会产生Covid可能性评分。显然，这种生成比等待放射线医师报告要快得多。”
“有可能是一个算法来生成似然的-Covid分数一定的作用，”呼吸专家托马斯·丹尼尔斯说：
但是，他告诫说，他认为应该通过随机试验对这些工具进行适当的评估-例如，其中一些患者的X射线由该算法分析，而其他一些则没有。来自此类实验的数据可以表明，使用该工具是否会对患者的住院方式产生重大影响。
在世界其他地方，类似的算法正在临床环境中对胸部扫描进行咀嚼。克里斯托弗·朗赫斯特（Christopher Longhurst）博士说，他所在的加利福尼亚大学圣地亚哥分校（UCSD）健康医院正在试用一种旨在在胸部X光片上发现肺炎的软件。
他说：“严格分析结果和数据非常重要，”他说，尽管他指出该系统的使用不是随机的-目前正在医院的每个胸部X光检查中使用。
医生可以以多种不同方式使用解释X射线图像的算法。这可能会对他们决定如何对待患者产生重大影响，或者可能只是该过程中很小甚至是切线的部分。值得注意的是，美国放射学院建议不要依靠胸部扫描来诊断新冠病毒。
但是算法可能在此过程中仍可以发挥作用。在UCSD Health，Longhurst博士提到的工具标记了一名因其他原因进行胸部X线检查的患者的早期肺炎病例。然后对该患者进行新冠病毒测试，结果恢复阳性。
阿德莱德大学的放射科医生和博士候选人卢克·奥肯-雷纳（Luke Oaken-Rayner）说，使用AI来帮助做出有关治疗新冠病毒患者的决策存在一些棘手的问题。他解释说，一方面，关于如何治疗严重病例，还没有一个公认的计划。
AI可能会给医生提供患者当前状况的概览，但是截至今天，这并不一定帮助他们决定下一步该怎么做。而且，在解释人的肺部图像时，新采用的AI系统有可能会偶尔出现错误。如果经验不足的医生由于该错误信息而改变了对患者的治疗计划，可能会造成伤害，该怎么办？
Oaken-Rayner博士说：“这是一个非常严重的潜在风险。” 他补充说，尽管他认为医院应该可以自由地试用新技术，但他会警惕在任何新系统经过适当审查之前都依赖它。
他认为，鉴于当前危机的紧迫性，放松监管规定以允许在医院环境中快速试用新技术是可以接受的。但是，他补充说，真正需要的是像Daniels博士所建议的那样的随机试验的结果-换句话说，证明AI工具确实对治疗新冠病毒患者的医生有所帮助。
Oakden-Rayner博士说：“在现阶段获取证据并不难，到目前为止还没有人提出。”
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