计算机科学家正在构造应对COVID-19的算法（附相关论文链接）_飞道的博客

2020-07-02 12:02 403人阅读评论(0)

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来源：Sompong Rattanakunchon/Getty Images

全球新型冠状病毒肺炎（COVID-19）确诊人数已超百万，且这一数字可能会急剧增长。

这一疫情的发展超乎众人的预想，世界仿佛都陷入了前所未有的恐慌之中。

在这场战役中，有一群美丽的“逆行者”博得了大家的掌声。

同样在IT领域，计算机科学家和机器学习研究人员也正以他们所了解的方式来应对这场世界性的流行病：编译数据集和构建算法，以从中学习。

在Google科学数据竞赛平台Kaggle上，已经建立了COVID-19的数据集，且每天更新。这些数据是可靠的，包括患者年龄、所在地、何时出现症状、何时暴露于公共场合、何时就医等等。已有近300人在自己的分析中引用了这些数据。

蒙特利尔大学的一名研究人员已经收集并公布了一组，包括数十个CT扫描片和胸部X光片的数据库。这些图像取自该疾病的公开研究。

此外，约翰斯·霍普金斯大学创建了一个令人印象深刻且资源丰富的数据显示器，且定期更新，从而可以从全球视角了解该疾病的传播和死亡率。这些数据可以被复制或更改，因GitHub上提供了可用的代码。

其他数据集则直接来自治疗患者的医院，医院已迅速尝试改变机器学习模型，以帮助医生寻找该疾病的征兆。

来源：bioon

以下是其中的一些论文：

使用深度学习在COVID-19肺部感染的CT影像中进行定量研究

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2003.04655v2https:/arxiv.org/abs/2003.04655v2

上海研究人员设计了一种系统，该系统可以与人工同步检查结果，将CT图像的分析时间从数小时减少至约4分钟。

冠状病毒（COVID-19）流行病的快速人工智能开发周期：使用深度学习CT图像分析法进行自动检测&患者监测的初步结果

论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.05037v1

该论文声称不仅能够检测到COVID-19的存在，还可以使病毒对肺部的影响视觉化，以随时间跟踪疾病的发展。

异常的呼吸模式分类器可能有助于以准确且不唐突的方式大规模筛查COVID-19感染者

论文链接：https://arxiv.org/abs/2002.05534v1

在这里，研究人员通过分析人的呼吸速度，探索一种筛查COVID-19的听觉方法。这项研究虽未定论，却是一个用较温和方式来检测病毒的新想法。

利用深入学习系统来检查新型冠状病毒肺炎

这项工作试图将COVID-19患者所患的肺炎与普通流感进行区分。

使用三种临床特征预测重度Covid-19感染患者的危急程度：基于武汉市临床数据的机器学习预测模型

论文链接：

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.27.20028027v2

研究人员利用来自武汉近3,000例患者的电子健康记录，构建了一种可以预测患者死亡率的算法，且准确率超过90%。

来源：Pexels

无数人的努力下，相信这场战“疫”我们势在必得。

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编译组：胡家瑞、王俊博