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面对突如其来的疫情，快速、准确的筛查工具至关重要。一项评估研究发现，原本用于检测肺结节的商用人工智能软件，在不经重新训练的情况下，竟能有效识别出包括 COVID-19 在内的多种肺炎影像学表现，为紧急情况下的快速筛查提供了新思路。
这项研究聚焦于一个独特的应用方向：评估一款成熟的商用 AI 计算机辅助检测系统在疫情应急中的潜力。在资源可能受限的紧急情况下，利用现有工具实现快速筛查，具有重要的现实意义。
研究是如何进行的？
为了评估 AI 软件的性能，研究团队使用了一个包含 281 张确诊肺部异常（包括 COVID-19、SARS 等）的胸部 X 光公共数据库。所有图像被转换为医学专用格式供 AI 分析。作为对照，研究还从一家医院回顾性收集了 1693 张正常的胸部 X 光片，用于评估软件的识别准确性。
研究使用的 AI 软件是一款基于深度学习的商用自动肺结节检测系统。它原本的设计目标是在数字 X 光片上发现肺结节。研究人员通过一个集成的网关工作站，将该软件无缝接入医院现有的影像归档与通信系统工作流程中，实现了对疑似病例的快速辅助筛查。
AI 软件的表现如何？
最终的性能评估结果令人鼓舞。该 AI 软件在 281 张肺炎图像中成功检测出 244 张，在 1693 张正常图像中正确识别出 1009 张。整体性能表现为：灵敏度达到 86.83%，特异性为 59.59%，整体判别能力的曲线下面积为 0.799。
进一步分析发现，该软件对多种病原体引起的肺炎均有检出能力。特别是在 214 例 COVID-19 病例中，它成功检出了 189 例。研究还发现，在症状出现后的早期阶段（住院 1 - 5 天），其检测灵敏度更高，达到 89.83%。
此外，研究揭示了一个关键细节：X 光片的拍摄体位显著影响 AI 的识别效果。后前位投照的图像能为 AI 检测提供更可靠的基础，其灵敏度和特异性均高于前后位投照的图像。这强调了标准化成像对于优化 AI 应用的重要性。
这项发现意味着什么？
这项研究证明了重新利用现有 AI 技术的巨大潜力。在像 COVID-19 这样的突发公共卫生事件中，当专用的检测工具尚未就绪时，能够快速部署并集成到现有工作流程中的成熟商用 AI 产品，可以成为一个宝贵的应急筛查工具。
通过网关工作站将 AI 软件集成至医院现有系统的方案，展示了一条无需全新软件开发或大量人员培训，即可快速提升诊断能力的实用路径。这对于疫情中亟需快速筛查和隔离的情况至关重要。
尽管其整体性能可能低于某些专门为 COVID-19 定制的 AI 模型，但本系统的优势在于其“即插即用”的特性。它无需任何重新训练或针对性疾病优化，就能在疫情暴发早期提供有价值的辅助筛查能力。
未来的方向
本研究强调了在构建更具韧性的医疗卫生体系时，人工智能可以扮演的关键角色。持续的研究、验证以及与定制化 AI 模型的性能对比，对于进一步优化 AI 在传染病筛查中的应用至关重要。
推动 AI 驱动的诊断能力发展，将有助于我们更好地准备，以应对未来可能出现的公共卫生危机。利用现有工具快速响应，或许将成为未来应急医疗中不可或缺的一环。
