人工智能科技能在三秒內分析出冠病疑似病例胸部X光圖像是否出現肺部感染的症狀，讓放射師優先處理，及時爲病患提供必要治療。
名爲RadiLogic的人工智能系統自今年5月起在國家傳染病中心檢測中心使用。陳笃生醫院放射診斷科高級顧問醫生陳志恒副教授介紹，到國家傳染病中心檢測中心求診的病患都須照射胸部X光，若圖像顯示肺炎症狀就可能須入院。檢測中心每天平均處理100個圖像，放射師通常會在收到圖像的一小時內分析。
准確率高達96.1%
他說：“以往放射師會按照時間順序來分析圖像，如今人工智能技術能在幾秒內檢測出異樣圖像，優先交由放射師處理，准確率高達96.1%。這大幅度提高放射師的工作效率以及信心。我們也能更快確定病患是否出現肺炎症狀，幫助前線員工更快爲疑似病例制定適當的介入和治療方法。”
例如，圖像如果出現嚴重肺炎症狀，往往意味著患者須要及時入住加護病房，進行機器呼吸或額外的氧氣治療。
X光圖像若呈現白色區塊，就顯示肺部有感染症狀，研發團隊因此采用機器學習技術，利用1000份異樣X光圖像和3000份正常X光圖像來訓練人工智能系統的辨認能力。陳笃生醫院診斷放射部門目前也維持數據庫的相關性和准確性，新加坡科技研究局則負責確保模型的准確性和數據的安全性。
RadiLogic人工智能系統由陳笃生醫院的放射師、新加坡科技研究局旗下的高性能計算研究院（簡稱IHPC）和資訊通信研究院（簡稱I2R）的研究員共同開發，並且參與由國立健保集團醫療科技創研中心、新科研旗下的A*ccelerate公司以及新加坡企業發展局舉行的開放式創新挑戰（Open Innovation Challenge）。
研究團隊計劃將系統推廣至新加坡中央醫院檢測中心，也希望通過同企業夥伴的合作，廣泛落實這項人工智能技術。陳志恒也指出，團隊將繼續提升系統，讓人工智能辨別出不同類型的肺炎，並讓系統協助審查放射師報告，進行品質監管。