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以計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）圖像為基礎(chǔ)，巴西坎皮納斯州立大學(xué)（Unicamp）醫(yī)學(xué)成像計(jì)算實(shí)驗(yàn)室的研究人員開發(fā)了一種人工智能工具，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估新冠感染對(duì)患者肺部造成的損害，以監(jiān)測(cè)疾病的發(fā)展，并有助于“長新冠”癥狀的研究。

巴西“G1”網(wǎng)站6月25日?qǐng)?bào)道，據(jù)該項(xiàng)目研究員、Unicamp電氣與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院教授萊蒂西亞·里特納（Letícia Rittner）稱，自2020年，他們就著手進(jìn)行該項(xiàng)目的研發(fā)。在那個(gè)疫情最為嚴(yán)重的時(shí)期，醫(yī)生經(jīng)常需要評(píng)估肺部受損程度，以辨別患者正在好轉(zhuǎn)或正在惡化，但那時(shí)，最主要依靠的還是醫(yī)生的觀察和主觀評(píng)判，沒有客觀的數(shù)字標(biāo)準(zhǔn)來衡量。

為此，研究人員開發(fā)并訓(xùn)練了一款人工智能工具，可以將CT圖像上的肺部病變點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記。據(jù)萊蒂西亞介紹，CT圖像中的“模糊”區(qū)域是那些因新冠病毒、肺炎或其他呼吸道疾病而受到損害的區(qū)域。而人工智能可以識(shí)別這些區(qū)域，劃定其邊緣，并設(shè)法給出一個(gè)準(zhǔn)確的數(shù)字，例如，82%的肺部受損。

為了讓人工智能熟悉健康肺部和受損肺部之間的區(qū)別，研究人員向算法輸入了大量樣本進(jìn)行訓(xùn)練。一開始，算法在識(shí)別Unicamp內(nèi)部的CT圖像上表現(xiàn)得非常突出，但遇到來自其他醫(yī)院的圖像卻表現(xiàn)不佳。于是，研究人員增加了樣本量，選用了來自全球各地的CT圖像進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，效果顯著。

最近，其中一名研究人員迪德雷·桑托斯·杜·卡爾莫（Diedre Santos do Carmo）還前往美國愛荷華大學(xué)（Universidade de Iowa），研究這項(xiàng)工具在監(jiān)測(cè)“長新冠”癥狀方面的應(yīng)用?！伴L新冠”是指新冠長期后遺癥，據(jù)世界衛(wèi)生組織（WHO）稱，這些癥狀通常會(huì)在感染后持續(xù)超過3個(gè)月。

目前，新研究仍處于起步階段，需要更詳盡的數(shù)據(jù)支撐，但目前已有的結(jié)果表明，接種新冠病毒疫苗的患者肺部受損程度相對(duì)較低。