财联社（上海，编辑 黄君芝）讯，据报道，牛津大学物理系的科学家们开发了一种新型的、基于机器学习的新冠病毒检测方法，可以直接在从患者身上采集的样本中高精度地检测SARS-CoV-2，而且在5分钟内就可以得到结果。

鉴于这种新方法的基础是机器学习，它可以帮助缓解现下许多国家检测试剂盒短缺的问题，而且这种方法在检测试剂的病毒颗粒方面也具有优势，可以有效减少误判，例如抗体或其他病毒存在的迹象，这些迹象不一定与活跃的、可传播的病例相关。

此外，牛津大学研究人员创建的检测技术在速度方面也提供了明显的优势，它可以在5分钟内就能得到结果，而无需准备任何样品。这意味着它可能是解锁大规模检测的技术之一，这不仅是当前新冠病毒大流行的关键需求，也是帮助人们应对未来潜在的全球病毒爆发的关键需求。

具体而言，该技术通过使用短的荧光DNA链作为标记，对患者采集的样本中发现的任何病毒颗粒进行标记。显微镜会对样本和存在的标记病毒进行成像，然后机器学习软件“接手”，利用团队开发的算法分析，利用每种病毒因物理表面构成、大小和个体化学成分不同而产生的差异，自动识别病毒。

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研究人员表示，这项技术包括了样品采集设备、显微成像仪和荧光插入工具，以及计算能力，可以小型化到几乎可以在任何地方使用，包括“企业、音乐场所、机场 ”等。

现在的重点是创建一家衍生公司，以将所有组件集成在一起的方式实现该设备的商业化。研究人员预计很快就能够组建公司，并在明年年初开始产品研发，然后有可能在半年后该设备就能获批使用并开始投放市场。