新的基于牛津机器学习的新冠肺炎测试可以在5分钟内给出结果

牛津大学研究人员发明的这项测试在速度方面也具有显著优势，不需要任何样品准备，只需不到5分钟就能提供结果。这意味着它可能是开启大规模检测的技术之一-这不仅是控制当前的新冠肺炎大流行的关键需要，也是帮助我们应对未来潜在的全球病毒爆发的关键需要。牛津的方法实际上也是为此精心设计的，因为它有可能被配置成相对容易地检测到一些病毒威胁。

实现这一点的技术是通过使用短的荧光DNA链作为标记来标记在患者收集的样本中发现的任何病毒颗粒。显微镜对样本和标记的病毒进行成像，然后机器学习软件使用该团队开发的算法分析来自动识别病毒，利用每种病毒因其不同的物理表面组成、大小和不同的化学成分而发出的荧光的不同而产生的差异。

根据研究人员的说法，这项技术，包括样本采集设备、显微成像仪和荧光插入工具，以及计算能力，可以被微型化到几乎可以在任何地方使用的程度-包括“商业、音乐场地、机场”等等。现在的重点是创建一家衍生公司，以将该设备商业化，并将所有组件集成在一起。

研究人员预计能够成立公司，并在明年初开始产品开发，有可能在大约六个月后批准使用一款设备，并准备好分销。开发一种新的诊断设备的时间表很紧，但面对这场大流行，时间表已经发生了很大的变化，而且还会继续这样做，因为我们不太可能看到在不久的将来会不会消失。