Polscy naukowcy zaproponowali nowatorskie oraz w pełni zautomatyzowane podejście do analizy zdjęć RTG płuc osób z COVID-19 przy użyciu uczenia maszynowego. Wykazano, że metody wstępnego przetwarzania obrazów oparte o konwolucyjne/splotowe sieci neuronowe (ang. CNN) pomogły w lepszym diagnozowaniu i klasyfikacji COVID-19 (wzrost wskaźnika F1 z 93% do ponad 97%) spośród zdjęć RTG osób zdrowych lub osób z zapaleniem płuc. Praca opublikowana w PlosOne.
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0265949