多模型AI诊断疟疾准确率达96.47%

2025年7月16日发表在《科学报告》的一项新研究显示，一种结合深度学习与机器学习的多模型人工智能（AI）框架，在疟疾诊断中实现了96.47%的准确率，为全球疟疾防控提供了高效诊断工具。这项研究由沙特阿拉伯焦夫大学、埃及开罗大学等机构联合完成。研究团队创新性地整合了3种深度学习模型进行特征提取，并在包含27,558张血液涂片图像的公开数据集上验证了该框架的性能。其灵敏度达96.03%，特异性达96.90%，精准度达96.88%，均优于单一模型。该框架通过多数投票机制综合多种模型的判断，有效降低了误判风险，表现超越现有的AI诊断方法。并且该技术无需特殊设备即可部署，尤其适合医疗资源有限的地区。