深度学习在新型冠状病毒诊断中的研究综述

目的:总结当前主要挑战和可能的发展方向,为未来的新冠病毒诊断研究提供科学的参考依据。方法:系统地分析人工智能技术在新型冠状病毒快速诊断中的研究进展,包括计算机断层扫描图像、胸部X射线图像和聚合酶链式反应数据基础上的人工智能诊断技术,同时深入分析这些工作的特点。结果:人工智能算法在预测、诊断和图像分类方面表现出了巨大的潜力,可以帮助医疗机构缓解医疗资源短缺、提高诊断效率和临床治疗效果。结论:有必要对人工智能算法辅助疾病识别和诊断的医学方法进行进一步研究,以研发出能够满足临床疾病诊断需求的医学人工智能算法。