【51CTO.com原創(chuàng)稿件】秋冬季節(jié)臨近，流感與新冠肺炎的高發(fā)季再次到來(lái)。全球再度面臨“雙流行”的嚴(yán)峻考驗(yàn)。

目前為止，檢測(cè)新冠肺炎病毒的最好標(biāo)準(zhǔn)，依然是進(jìn)行病原學(xué)檢測(cè)或免疫學(xué)檢測(cè)，也就是我們常說(shuō)的核酸檢測(cè)。

但由于核酸檢測(cè)的復(fù)雜性問(wèn)題，正常的檢測(cè)流程最快也需要24小時(shí)才能夠獲得結(jié)果，且準(zhǔn)確率僅能保證在50%—70%，這樣的檢測(cè)效果并不十分理想。那么是否有其他技術(shù)或方法能夠幫助我們更加快速準(zhǔn)確的對(duì)新冠肺炎病毒進(jìn)行檢測(cè)區(qū)分呢？

其實(shí)早在2020年，國(guó)內(nèi)相關(guān)科研團(tuán)隊(duì)已經(jīng)就該方向進(jìn)行了進(jìn)一步的研究并取得了一定的理論成果。

研究中，科研團(tuán)隊(duì)通過(guò)更為普遍快捷的血常規(guī)、PCT（降鈣素原）、CRP（C反應(yīng)蛋白）等檢驗(yàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)指標(biāo)的獲取，并創(chuàng)新性的嘗試?yán)脵C(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行病毒檢測(cè)分類的訓(xùn)練。

在實(shí)驗(yàn)初期的數(shù)據(jù)預(yù)處理層面，研究人員利用患者的可鑒別數(shù)據(jù)建立原始特征庫(kù)并進(jìn)行初步篩選。根據(jù)具體情況對(duì)初步篩選后的數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值與噪聲處理，利用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的方法，成功對(duì)新冠肺炎病毒的多項(xiàng)異常指標(biāo)進(jìn)行了確認(rèn)。

而后，在病毒檢測(cè)算法的評(píng)估過(guò)程中，研究人員采取數(shù)據(jù)特征直方圖、密集分布圖對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并根據(jù)結(jié)果對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)化處理，通過(guò)Box-Cox轉(zhuǎn)換提高模型準(zhǔn)確度。

成功獲取準(zhǔn)確模型后，針對(duì)邏輯回歸算法（LR）、線性判別分析（LDA）、分類與回歸算法（CART）、支持向量機(jī)（SVM）、貝葉斯分類器（NB）、K近鄰算法（KNN）六種線性與非線性算法，隨機(jī)森林（RF）、極端隨機(jī)樹(shù)算法（ET）、AdaBoost（AB）、隨機(jī)梯度上升（GBM）四種集成算法，統(tǒng)一采用10折交叉驗(yàn)證進(jìn)行數(shù)據(jù)分離工作。

使用不同算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行鑒別分類訓(xùn)練時(shí)，根據(jù)反饋?zhàn)鞒鰬土P系數(shù)C、徑向基函數(shù)kernel以及估計(jì)量estimators的參數(shù)調(diào)整。利用準(zhǔn)確度比較算法進(jìn)行結(jié)果對(duì)比，以找到能夠?qū)π鹿诜窝走M(jìn)行最優(yōu)檢測(cè)的算法。

最終，研究人員通過(guò)對(duì)十種算法的訓(xùn)練準(zhǔn)確度進(jìn)行對(duì)比評(píng)估發(fā)現(xiàn)，在懲罰系數(shù) C=2.0且徑向基函數(shù)kernel為rbf 時(shí)，支持向量機(jī)算法對(duì)正態(tài)化數(shù)據(jù)的檢測(cè)分類具有最優(yōu)的準(zhǔn)確率95%。

這意味著，當(dāng)滿足以上條件時(shí)，利用該算法對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠使系統(tǒng)對(duì)新冠肺炎病毒的檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到95%。這一結(jié)果已經(jīng)遠(yuǎn)超傳統(tǒng)核算檢測(cè)50%—70%的準(zhǔn)確率。

而檢測(cè)效率方面，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的快速鑒別方法也實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳統(tǒng)核酸檢測(cè)的完全超越，通過(guò)更為簡(jiǎn)便快捷的血液檢測(cè)流程，僅需幾分鐘時(shí)間便可通過(guò)系統(tǒng)獲取到準(zhǔn)確的檢驗(yàn)結(jié)果。

研究團(tuán)隊(duì)表示，該系統(tǒng)的測(cè)試應(yīng)用普遍獲得了臨床醫(yī)生的肯定。在疫情影響的特殊時(shí)期，我們更應(yīng)當(dāng)繼續(xù)加大研發(fā)力度，推動(dòng)技術(shù)不斷走向成熟和完善。

 

雖然由于在疾病推理覆蓋面、用戶體驗(yàn)、靜態(tài)知識(shí)庫(kù)方面還需進(jìn)一步優(yōu)化和提升，該系統(tǒng)還沒(méi)有正式實(shí)現(xiàn)大范圍普及。但是相信在不久的將來(lái)，這項(xiàng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的創(chuàng)新技術(shù)定會(huì)成為我們徹底戰(zhàn)勝疫情的有力武器。

時(shí)至今日，我們已經(jīng)正式進(jìn)入了一個(gè)“算法”的時(shí)代。各式算法應(yīng)用在各領(lǐng)域中大放異彩。現(xiàn)如今，在產(chǎn)業(yè)的信息化、數(shù)字化、乃至更火爆的智能化過(guò)程中，算法能起到多大作用，算法應(yīng)用還有哪些成功案例，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)中算法的應(yīng)用有哪些不同？敬請(qǐng)關(guān)注WOT全球技術(shù)創(chuàng)新大會(huì)2022“算法與AI應(yīng)用”專題。

☆ WOT全球技術(shù)創(chuàng)新大會(huì)2022 ☆

2022/4/9-4/10

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