一项新的人工智能诊断技术可以在没有测试的情况下预测COVID-19感染的可能性。研究人员开发了一种人工智能诊断模型，可以根据患者的症状预测其是否可能感染COVID-19。这项研究是由健康科学公司ZOE、马萨诸塞州总医院、伦敦国王学院和诺丁汉大学联合进行的。这项人工智能模型使用了COVID症状研究应用程序的数据，这个应用程序已经发展到超过300万人报告他们的健康状况以协助抗击疫情。该模型可以预测COVID-19感染，而无需患者进行测试，它通过将患者与使用该应用程序共享症状和传统COVID测试结果的人进行比较来实现。目前正在美国和英国准备启动两项临床试验。这种诊断技术是非盈利性的，虽然无法完全替代临床测试，但对于测试资源有限的人群具有巨大前景。该应用程序也不会引起像追踪应用程序那样的隐私问题。研究合作单位之一诺丁汉大学医学院的Ana Valdes博士表示：“伦敦和哈佛的研究团队分析了COVID-19症状跟踪应用程序的数据，数据来自美国和英国的260万多人，重点关注那些已经接受过COVID-19测试并报告出现某些症状的人群。他们发现，如果一个患者报告丧失嗅觉的症状，那么他们感染COVID-19的可能性会比没有感染的患者高3倍。研究团队创建了一个数学模型，根据患者呈现的全部症状来预测COVID的可能性，并得出结论称，在3月至4月间报告有发热或咳嗽等症状的患者中，有17%实际上可能感染了COVID-19。”全球已经有超过330万人使用COVID症状研究应用程序每天报告他们的健康状况，无论是否感觉良好或者有任何新的症状，如持续咳嗽、发热、疲劳和味觉或嗅觉丧失。在英国，这些数据被用来帮助英格兰、威尔士和苏格兰国家卫生服务机构做科学决策。在临床试验之后，该应用程序可能能够向参与者提供诊断，为英国安全解封和更早发现第二波疫情做出重要贡献。综合这种人工智能预测技术与广泛采用COVID症状研究应用程序的做法，有望在最早出现症状时识别可能携带病毒的人群，将追踪和测试工作集中在最需要的地方，有助于避免引发病毒再次传播的风险。新的AI诊断可以在没有检测的情况下预测COVID-19的可能性
研究人员已经开发出一种可以根据症状预测某人是否可能感染COVID-19的人工智能诊断。
这项研究的初期阶段发表在《自然医学》杂志上，是健康科学公司ZOE、马萨诸塞州总医院、伦敦国王学院和诺丁汉大学之间的合作。
该AI模型使用COVID症状研究应用程序中的数据，这个应用程序仅在短短六周内就吸引了超过300万人报告他们的健康状况，以帮助抗击流行病。该模型能够预测COVID-19感染，而无需患者进行检测，方法是将他们与使用该应用程序分享他们的症状和传统COVID检测结果的人进行比较。
美国和英国即将开始两项临床试验。该诊断是一个非盈利性倡议，无法完全取代临床测试，但对于测试受限的人群可能具有重要前景。该应用程序也不会像跟踪应用那样存在隐私问题。
诺丁汉大学医学院的Ana Valdes博士是该研究的合作者之一。Valdes博士说：“诺丁汉大学医学院的科学家们一直在与伦敦和哈佛的小组合作，分析来自COVID-19症状追踪应用程序的数据。这个国际组合的临床医生、计算机科学家和生物医学科学家在《自然医学》上报告的结果是，嗅觉丧失是预测COVID-19存在的关键症状。
“我们研究了在美国和英国超过260万人的应用报告数据，并关注那些已经接受过COVID-19测试并报告一些症状的人。他们发现，接受过COVID-19测试并报告嗅觉丧失的人，其COVID-19测试呈阳性的可能性是呈阴性的人的3倍。然后，他们建立了一个数学模型，以预测完整症状集合和COVID的可能性，并得出结论，那些在三月至四月间报告了一些症状如发烧或咳嗽的人中，有17%实际上可能感染了COVID-19。”
全球已经有超过330万人使用COVID症状研究应用报告他们的健康状况，无论他们是否感觉良好或有任何新症状，比如持续咳嗽、发热、疲劳和味觉或嗅觉丧失（嗅觉缺失）。在英国，这些数据被用于帮助英格兰、威尔士和苏格兰国家卫生服务机构的科学决策。在临床试验之后，该应用程序可能能够向研究参与者提供诊断，对帮助英国安全解除封锁、更早地检测第二波疫情起到关键作用。
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