基于人工智能的COVID-19快速诊断检测

方法，发布在预打印服务器上MedRxiv，具有较高的识别精度SARS-CoV-2从阴性的临床样本，以及其他常见的呼吸道病原体，如流感季节性人类冠状病毒。

直接作用于喉部拭子从新型冠状病毒肺炎患者无需提取基因组、纯化或扩增病毒，该方法首先用荧光短DNA链快速标记样品中的病毒颗粒。然后用显微镜收集样本的图像，每张图像包含数百个荧光标记的病毒。

机器学习软件能快速、自动地识别样本中存在的病毒。这种方法利用了不同的病毒类型由于其表面化学性质、大小和形状的不同而在荧光标记上存在差异这一事实。

科学家们与牛津大学约翰·拉德克里夫医院的临床合作者合作，对新冠病毒患者样本进行验证，这些样本是通过传统的RT-PCR方法确认的。

牛津大学物理系的阿喀琉斯·卡帕尼迪斯教授说:“与其他检测延迟抗体反应或需要昂贵、繁琐和耗时的样品制备的技术不同，我们的方法可以快速检测完整的病毒颗粒;这意味着该检测方法简单、快速、经济。”

牛津大学的博士生尼古拉斯·希埃利斯说:“我们的检测比其他现有的诊断技术要快得多;不到5分钟的病毒诊断可以使大规模检测成为现实，为控制病毒爆发提供了一种积极的手段。”

前牛津大学皇家学会研究员、现就职于华威医学院的尼科尔·罗伯博士说:“在即将到来的冬季，一个重要的担忧是SARS-CoV-2与其他季节性呼吸道病毒共循环的不可预测的影响;我们已经证明，我们的分析方法可以可靠地区分临床样本中的不同病毒，这一进展将为大流行的下一阶段提供关键优势。

研究人员的目标是开发一种集成设备，最终用于企业、音乐场所、机场等场所的测试，以建立和保护无covid -19空间。

他们目前与牛津大学合作创新(是的)和两个外部商业/金融顾问建立一个分拆等,正在寻求投资加速测试的翻译成一个完全集成的设备部署实时诊断平台能够检测多种病毒威胁。他们希望公司在今年年底成立，在2021年初开始产品开发，并在6个月内获得批准。