各位朋友好，经常有人跟我说，搞不懂 全球新冠肺炎最新数据统计凤凰网，心里特别焦虑。我特别能理解这种感受，毕竟我也经历过。今天就静下心来，和大家好好讲解 全球新冠肺炎最新数据统计凤凰网 和 新冠肺炎病例报告数据集，让大家不再迷茫。
本文目录
- ModeCube数据集*********新冠肺炎病例报告数据集
- PET CT在新冠肺炎的运用PETCT检查案例
- 求宝宝巴士-091 什么是新冠肺炎(小知识) .网盘链接获取
- 50万张CT影像打造 这款AI可快速诊断新冠肺炎
ModeCube数据集*********新冠肺炎病例报告数据集
ModeCube数据集中的新冠肺炎病例报告数据集是一组记录全球新冠肺炎疫情相关数据的文件集合，包含不同时间粒度和地理粒度的病例统计信息，数据来源于权威疫情数据平台，可通过ModelCube平台获取。
数据集背景2019年新冠肺炎疫情爆发，病毒呈现人传人现象，传播率在2020年1月中旬有所上升。截至2020年1月30日，全球已确诊约8243例。为记录和分析疫情发展，相关机构整理了多份数据文件。
数据文件类型及内容full_grouped.csv：记录每日国家病例数，包含县/州/省级别的详细数据。
covid_19_clean_complete.csv：记录每日国家病例数，但不包含县/州/省级别的数据。
country_wise_latest.csv：提供最新国家级病例数统计。
day_wise.csv：记录每日病例数，但不包含国家级数据。
usa_county_wise.csv：专门记录美国每日县级病例数。
worldometer_data.csv：数据来自Worldometer，提供最新疫情数据。
字段说明Country/Region：国家/地区名称，标识病例所属的地理区域。
Confirmed：已确诊人数，反映该地区累计确诊的病例数量。
Deaths：死亡人数，记录该地区因新冠肺炎死亡的病例数。
Recovered：已康复人数，表示该地区已康复的病例数量。
Active：活跃的人数，即当前仍在接受治疗的病例数。
New cases：新增病例，记录该地区当日新增的确诊病例数。
New deaths：新增死亡人数，反映该地区当日新增的死亡病例数。
New recovered：新康复人数，表示该地区当日新增的康复病例数。
Deaths/ 100 Cases：每100例病例的死亡人数，用于衡量疫情的致死率。
Recovered/ 100 Cases：每100例病例的康复人数，反映疫情的康复情况。
数据来源
数据集的数据来源于两个权威平台：
CSSEGISandData/COVID-19：这是一个广泛使用的疫情数据仓库，提供全球疫情的详细数据。
Worldometer：一个提供实时统计数据的网站，其疫情数据被广泛引用。
数据获取方式
用户可通过登录ModelCube-一站式人工智能科研平台下载该数据集。ModelCube平台为全国高校和科研机构的大数据和人工智能科研团队提供一站式科研服务，包括科研场景中全类型数据管理与标注、实验环境快速获取与灵活定制、模型的全生命周期管理、科研成果的管理与发布，以及AI驱动的论文检索和学习等功能。
PET CT在新冠肺炎的运用PETCT检查案例
PET-CT在新冠肺炎中主要用于疾病早期肺部病变与早期腺癌的鉴别，一般不作为新冠肺炎的常规影像诊断方法。以下是一个PET-CT在新冠肺炎疑似病例中运用的具体案例：
病史及检查目的：患者为48岁女性医务人员，参与新冠肺炎诊疗工作，因“发热、咳嗽、乏力”入院。2020年1月15日肺CT显示右肺下叶内底段片状网格及磨玻璃影，提示感染性病变可能，病毒性感染待排。实验室检查显示白细胞、淋巴细胞在正常范围内，超敏C反应蛋白升高，呼吸系统病原学检查均为阴性。由于当时处于新冠肺炎发生初期，核酸检测试剂盒不足且检测时间较长，未能进行核酸检测。患者抗病毒和抗炎治疗数日后症状未好转，干咳加重，于2020年1月20日行PET/CT检查以排除肿瘤。
检查所见：PET/CT检查显示右肺中叶、右肺下叶、左肺下叶外基底段斑片、条片模糊影，放射性分布异常浓聚，SUVmax3.0~9.3。纵隔内2R、4R区及右肺门区见淋巴结影，大者0.8×0.4cm，放射性分布浓聚，SUVmax3.6~5.5。
检查意见：对比前次CT结果，病变范围扩大、病灶增多，考虑为感染性病变，结合病史为病毒性肺炎。
随访及诊断：患者复查实验室检查提示超敏C反应蛋白升高，淋巴细胞降低，其后进行2次核酸检测均呈阴性。但结合其接触史、肺CT及实验室检查结果，临床确诊为新冠肺炎。按照诊疗方案进行抗病毒、抗感染及支持对症治疗，复查肺CT提示病变范围明显缩小，血常规及超敏C反应蛋白恢复正常，继续治疗5天后出院。
案例总结：此案例中，PET/CT检查在疾病早期肺部显示为磨玻璃影（GGO）难于与早期腺癌鉴别时发挥了作用。但需注意，核酸检测是诊断新冠肺炎的金标准，PET/CT不作为常规影像诊断方法，仅在特定情况下考虑使用。
求宝宝巴士-091 什么是新冠肺炎(小知识) .网盘链接获取
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50万张CT影像打造 这款AI可快速诊断新冠肺炎
来了来了，TA又来了！每天播报最新新闻的深空小编又来了！今天天气不错，正适合读读最新资讯放松一下。不让大家久等了，下面马上进入正题吧。
日前，顶尖学术期刊《细胞》在线发表了一篇关于新冠疾病诊断的最新论文。由华人科学家主导的一支科研团队开发了一款人工智能工具，可以根据胸部的CT影像，准确做出新冠肺炎的诊断。本论文由清华大学、中山大学、澳门科技大学等机构联手合作完成，通讯作者为张康，王光宇，林天歆，何健行，李为民，这一工具目前已向全世界医务人员公开。
在中国，新冠疫情已经得到了充分的控制。而在全球范围内，许多国家和地区依旧面临着这种传染病的威胁。为了防止疫情扩大，并及时对感染者进行治疗，快速而准确的诊断技术是关键：一方面，在呼吸道疾病的高发时节，很多人都会出现肺部炎症。准确的诊断能剔除感染其他病原体的病患，方便他们接受单独的治疗，从而减少暴露于新冠病毒的风险；另一方面，从目前数据来看，出现急性呼吸衰竭的病患有着很高的死亡率，而他们先前大多都有肺部炎症。如果我们能第一时间找到新冠肺炎的迹象，就能在呼吸衰竭出现之前对他们进行治疗。
在一线的治疗中，CT影像是重要的诊断工具。相较在标准实验室里进行的分子检测，CT扫描的速度更快，也能更直观地观察到肺部的病理学特征。我们知道，“阅读”CT影像数据，正是AI在医疗领域应用的强项之一。早在2018年，张康教授团队就曾在《细胞》杂志上发表文章，介绍了一款能够基于X线胸片来区分儿童细菌性肺炎和病毒性肺炎的AI工具。次年其团队开发了一款诊断儿童病历的AI。
▲本AI工具的开发流程
在这项工作中，科学家们基于3777名患者总计53万多张的CT影像，开发了一款新冠肺炎的AI诊断系统。不同于传统的端到端的深度学习模型，这套诊断系统融合了两步不同的模型，第一步是基于语义分割的“肺部病灶”模型，其次是基于生成的肺-病灶图谱，将病人的整个CT作为输入，进一步构建智能诊断模型。这一工作可以避免“黑箱”模型在实际医疗应用中的缺陷，提高AI诊断系统的可解释性和泛化性能，也可以提高诊断的准确度。通过研究来自新冠肺炎患者、普通肺炎患者、以及对照组的CT影像数据，AI学会了对其进行区分。
研究人员们报道说，在自我测试中，这套AI系统诊断新冠肺炎的准确率达到了92.49%。利用来自不同地区的不同数据集，这套AI诊断系统经受住了真实世界的考验——利用回溯性数据及前瞻研究，该AI系统均可达到90%左右的准确率，即便是使用海外的CT数据，这套系统也达到了84.11%的准确率。这一系列研究结果表明，科学家们开发的这套AI诊断系统无论是采用中国数据，还是国际数据，都能取得较好的表现。
▲这套系统可以辅助年资较低的医生，提高他们的读片能力
与人类医生相比，研究人员们发现AI系统的表现远超过年资较低的医生，而与中级/资深放射科专家的表现差不多。这一结果表明AI系统可以协助经验较少的医生来做出诊断，快速将他们的读片能力提高到和资深医生接近的水平。在医疗资源紧张，资深医生难求的国家和地区，这套系统的重要意义不言而喻。
值得一提的是，这套AI系统还基于CT的量化特征及临床资料，识别出了一些与患者预后有关的临床特征，发现COVID-19疾病不仅仅会影响呼吸系统的功能，还会影响到其他多个器官。另外，它也有望为临床预后提供更为准确的预测模型和生存曲线分析，便于医务人员及时介入，进行治疗。
总结来看，在大量临床CT影像的支持下，研究人员们开发出了一款AI系统，能够准确地从出现不同症状的患者中，准确挑选出发生新冠肺炎的患者。这不仅能用于临床的快速诊断和治疗，还能协助训练资历较浅的医生，帮助他们快速成长。
最后，科学家们宣布，为了更好地帮助全球控制疫情，他们将免费公开这一AI工具，协助来自不同国家和地区的医务人员。我们向这些科学家致敬，也期待全球能够早日终结新冠疫情！
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本文来源：深空游戏责任编辑：佚名王者之心2点击试玩
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