CT画像からCOVID-19を自動検出する深層学習モデルを開発

中国で、胸部CT画像の特徴から新型コロナウイルス感染症（COVID-19）を自動検出する3D深層学習モデル、COVID-19ニューラルネットワーク（COVNet）を開発。COVID-19、市中肺炎（CAP）、その他の肺炎のCT画像を用いてモデルの頑強性を検証し、受信者操作特性（AUC）、感度および特異度で診断精度を評価した。 取得したデータセットは患者3322例（平均年齢は49±15歳、男性1838例、女性1484例）の胸部CT画像4356枚。独立した検証セットでのCOVID-19検出の感度および特異度は、それぞれ90％、96％で、AUCが0.96（P＜0.001）だった。CAP検出の感度および特異度は87％、92％で、AUCが0.95（95％CI 0.93-0.97）だった。 ...