COVID-19大流行继续对全球人口的健康和福祉造成破坏性影响。在此背景下，一家位于加拿大安大略省滑铁卢的初创公司DarwinAI的联合创始人兼滑铁卢大学教授亚历山大·王（AlexanderWong）和他的研究学生王琳达（LindaWang）一起开发了一种AI工具“COVID-Net”，希望帮助指导医疗专业人员有关COVID-19感染的严重程度。

　　COVID-Net是一个深度卷积神经网络，旨在通过在胸部X光片上识别出该疾病的明显迹象来筛查可疑冠状病毒感染的患者。正如ZDNet所述，尽管COVID-19可能是一种相对较新的感染，但在此之前AI早已被用于分析多种医学状况的图像，包括癌症和眼疾等。

　　在3月下旬，COVID-Net已完成开源。Wong和Wang在他们的COVID-Net论文中写道，”希望开放访问的COVID-Net，以及有关构建开源COVIDx数据集的描述，将能被研究人员等所利用，并能够以此为基础加快开发高度准确且实用的深度学习解决方案的速度，以发现COVID-19病例同时加快对最需要的人的治疗。”

　　DarwinAI的首席执行官SheldonFernandez称，在COVID-Net开源之后，“反应是压倒性的”。他们收到了很多人提出的改进建议，这些人也在现有的基础上进行了探索发展。

　　自发布以来，来自也门、印度尼西亚、土耳其和沙特阿拉伯等国家的研究人员已经开始尝试使用COVID-Net。对于计算资源可能稀缺的区域（例如发展中国家或连接性较差的农村环境），DarwinAI还发布了COVID-Net的“精简版”，可以在笔记本电脑上运行。根据Fernandez的说法，与完整版本相比，该版本的准确性仅下降了一点。

　　值得一提的是，除了DarwinAI之外，包括中国的阿里巴巴在内的许多公司也在进行并行研究，希望利用AI在X射线上识别出COVID-19感染。不过，这些公司的产品都还暂未开源。

　　Fernandez透露，COVID-Net尚未投入生产，但公司希望它能在很短的时间内准备就绪。目前，这只是数据科学家可以利用的一种非常技术性的实现方式，并不能被放射线师或医护人员所利用。因此，该工具需要包装在一个易于使用的适当的应用程序UI中，降低技术性要求，以使得其可以被更多的人进行利用。该公司正在与加拿大的许多政府组织合作，以尝试获得一些资金解决这个问题。

　　他还表示，医疗机构可以使用COVID-Net来对患者进行分类，“我们认为它可以作为具有更多结论性测试的免费工具”。

　　目前，COVID-Net团队正在研究COVID-RiskNet，一个针对COVID-19风险分层量身定制的深度神经网络。COVID-RiskNet的目的是预测该疾病是否会严重影响一个人以及他们可能需要哪种治疗方法。“这是一个工具，使他们可以快速了解问题的严重性，然后相应地进行分类。”DarwinAI希望在未来几周内开源COVID-RiskNet。