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COVID-19 疫情给全世界数百万人带来了不利影响。通过逆转录聚合酶链反应 (RT-PCR) 等方式对个人进行 COVID-19 的有效检测是抗击这一威胁的关键因素。鉴于检测资源（包括检测试剂盒、试剂、熟练人力和可用时间）普遍稀缺，汇集检测被提倡作为一种加速方法。汇集涉及将不同个体的“样本”的小部分混合在一起，然后测试汇集样本而不是单个样本。据观察，在只有少数样本被感染的常见合理假设下，与样本数量相比，汇集样本的数量要少得多，就足以准确预测组成样本的健康状况。人工智能 (AI) 已成为提高汇集测试预测准确性和效率的关键工具。此类算法工具通常在组测试和压缩感知的框架内进行研究。在本章中，我们介绍了用于汇集测试和恢复的算法工具，并广泛描述了在 COVID-19 背景下使用 AI 进行汇集测试的情况。
用于 COVID-19 样本汇总测试的 AI
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