目前要為病人測試是否確診疫症，都需要用到特定的試劑，而最近有科技初創公司就提出利用 AI 系統分析 X 光影像，從中知道是否確診。不過放射科專家就質疑這個方法的準確性。
加拿大的初創公司 DarwinAI 與 University of Waterloo 合作開發的 COVID-Net 神經網絡模型，是針對目前武漢疫情而設，可以用於分析肺部 X 光影像，找出武漢肺炎的特徵從而判斷是否受到感染。據稱這個模型準確度達到 83.9%，亦可以分辨武漢肺炎與一般流感、SARS 和 MERS。論文指，雖然這模型仍然未準備好實際投入應用，但透過開源希望可以幫助研究人員開發更準確和實用的深度學習方案，協助打擊疫情。
目前 DarwinAI 並不是唯一提出可以利用 X 光影像測出肺炎的公司，例如阿里巴巴和 RadLogics 等公司，都有提出過聲稱可以有超過 90% 準確度的 X 光或電腦斷層掃描分析模型。不過傳統的放射科專家就不認同武漢肺炎可以從 X 光影像中測試出來。美國放射學院胸腔成像小組主席 Ella Kazerooni 博士指，目前正是流感季節，要分辨武漢肺炎和常見的肺部感染，不論是細菌或病毒，都是相當困難，就算 X 光分析結果指出有肺炎跡象，仍然需要進行篩查才可以確診。他認爲利用這個方式來測試是有輔助用途，但對於無病徵的人而言就很難說是有效。
來源：Venture Beat
