合作开发AI工具以帮助更快地诊断

西蒙·弗雷泽大学(Simon Fraser University)的研究人员与普罗维登斯医疗保健(PHC)正在合作开发一种新的人工智能工具，该工具将有助于更快地诊断。

PHC利用SFU研究人员的专业知识来验证深度学习人工智能(AI)工具，以加快医疗保健专业人员花在区分和非病例上的时间。

该工具目前处于加拿大温哥华圣保罗医院的验证阶段，该工具使临床医生可以将患者的胸部X射线图像输入计算机，进行生物图像检测分析并确定一致的阳性病例与。

该诊断工具旨在帮助医生和其他前线医疗保健工作者在应对越来越多的患者时做出快速决策。尽管它不是独立的临床诊断解决方案，但它可以与其他工具一起快速使用，例如计算机断层扫描(CT)扫描。

计算科学学院GrUVi实验室的助理教授YaĞizAksoy说，人工智能系统还可以帮助常驻和经验不足的医生查看数据集，并在高级医生介入之前进行快速诊断。

Aksoy和MAGPIE Group研究人员数学家Vijay Naidu使用和非患者的X射线图像帮助完善了机器学习系统，以识别病毒中发现的独特特征。

Naidu还分享了他在生物序列分析中的专业知识，以创建一个生物学特征或唯一标识符的数据库，以将阳性患者中发现的那些特征归零。

他说，该技术还可以用于其他类型的胸部X射线图像的检测和分类，例如细菌性，真菌性和其他病毒性。

连接团队的SFU大数据计划科学总监Fred Popowich表示：“将合作伙伴与不同的SFU专家联系在一起是SFU大数据计划的核心。”“我们的目标是推动应对工作，并使全世界的临床医生都可以获取这些知识。”

SFU的研究人员，创新人员和专家站在响应的最前沿，”研究和国际事务副总裁Joy Johnson说。“我们处于充分的条件，可以利用我们广泛的研究网络，共享资源并就有益于我们社区的有影响力的解决方案进行合作，从而迅速应对此类关键问题。”

一旦获得批准，该工具将在联合国的支持下免费提供。正在进行的跨国合作将进一步提高效力，并提供更多的认证。

该工具的beta版本(仍处于早期测试阶段)已经上传到了联合国全球平台，并且在AWS Machine Learning Marketplace等市场中被列入了白名单。

该工具将接受进一步的评估和培训。

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