研究负责人、阿卜杜拉国王科技大学计算机科学家和计算生物学家高欣（音译）解释道，与其他呼吸系统疾病一样，新冠病毒也会对人的肺部造成持久损害，但医生们一直难以可视化这种损害。传统的胸部扫描无法可靠地检测出肺部瘢痕和其他肺部异常迹象，这使医生们很难跟踪持续性呼吸问题和其他冠状病毒感染并发症患者的健康和恢复情况。
鉴于此，高欣联合哈尔滨医科大学的科学家共同创建了一款名为“深部肺实质增强”（DLPE）的新工具，其将AI算法与标准胸部成像数据结合，以揭示其他方法无法识别出的指示肺功能障碍的视觉特征。
高欣表示，借助DLPE，“放射科医生可以发现和分析新的肺部病变，而对这些病变的分析有助于解释患者的呼吸道症状，从而更好地管理和治疗疾病。”
高欣解释道，新工具会首先消除与肺实质组织无关的任何解剖特征，肺实质组织是新冠病毒诱发损伤的主要位点，这意味着去除呼吸道和血管的图像，然后增强留下的图像，以揭示在没有计算机帮助时可能会遗漏的病变。
高欣团队利用数千名新冠肺炎住院患者的胸部CT扫描数据训练和验证其算法，在专业放射科医生的帮助下完善了该算法，然后将其
应用于数十名肺部有问题的新冠病毒幸存者，这些人都经历过需要重症监护治疗的严重疾病。
最终，研究团队证明，该工具可以揭示冠状病毒感染者的肺纤维化迹象，从而有助于解释呼吸短促、咳嗽和其他肺部症状，而用标准的CT图像分析方法不可能做到这一点。
