人工智能科技能在三秒内分析出冠病疑似病例胸部X光图像是否出现肺部感染的症状，让放射师优先处理，及时为病患提供必要治疗。
名为RadiLogic的人工智能系统自今年5月起在国家传染病中心检测中心使用。陈笃生医院放射诊断科高级顾问医生陈志恒副教授介绍，到国家传染病中心检测中心求诊的病患都须照射胸部X光，若图像显示肺炎症状就可能须入院。检测中心每天平均处理100个图像，放射师通常会在收到图像的一小时内分析。
准确率高达96.1%
他说：“以往放射师会按照时间顺序来分析图像，如今人工智能技术能在几秒内检测出异样图像，优先交由放射师处理，准确率高达96.1%。这大幅度提高放射师的工作效率以及信心。我们也能更快确定病患是否出现肺炎症状，帮助前线员工更快为疑似病例制定适当的介入和治疗方法。”
例如，图像如果出现严重肺炎症状，往往意味着患者须要及时入住加护病房，进行机器呼吸或额外的氧气治疗。
X光图像若呈现白色区块，就显示肺部有感染症状，研发团队因此采用机器学习技术，利用1000份异样X光图像和3000份正常X光图像来训练人工智能系统的辨认能力。陈笃生医院诊断放射部门目前也维持数据库的相关性和准确性，新加坡科技研究局则负责确保模型的准确性和数据的安全性。
RadiLogic人工智能系统由陈笃生医院的放射师、新加坡科技研究局旗下的高性能计算研究院（简称IHPC）和资讯通信研究院（简称I2R）的研究员共同开发，并且参与由国立健保集团医疗科技创研中心、新科研旗下的A*ccelerate公司以及新加坡企业发展局举行的开放式创新挑战（Open Innovation Challenge）。
研究团队计划将系统推广至新加坡中央医院检测中心，也希望通过同企业伙伴的合作，广泛落实这项人工智能技术。陈志恒也指出，团队将继续提升系统，让人工智能辨别出不同类型的肺炎，并让系统协助审查放射师报告，进行品质监管。