由 dawei 他的团队，是疫情期间美国将AI计划推向临床应用的几支重要团队之一，执行的任务包括确定哪些患者面临最大的并发症风险，以及哪些患者可以安全地转入低强度护理。
而像UCSD这样的团队在美国非常之多，基于AI，机器学习程序可滚动分析百万条数据，以检测出临床医生可能难以识别或者漏诊的特征。
然而，很少有新冠检测算法进行过严格的临床测试。
AI专家警告说，尽管AI通常看起来很有帮助，但在疫情期推广这些程序，可能会给医生带来较大的学习成本，同时在实际临床使用过程中，也存在误诊问题。
斯克里普斯研究转化研究所所长埃里克·托波尔（Eric Topol）博士说：“人工智能正在被用于检测可疑的的影像特征。”
Eric Topol举例了电子健康记录供应商Epic创建的新冠AI系统，该系统可以预测哪些冠状病毒患者可能会患重病。
Epic官方表示，该公司的模型已得到来自21个医疗组织16000多名住院的新冠患者数据验证。Epic认知计算软件开发人员James Hickman说，他们尚未发表有关新冠AI工具的结果，供第三方监管或鉴定研究人员评估。但无论如何，该工具“旨在辅助临床医生做出治疗决策，但并不能代替他们的判断。”
其他人则将新冠视为释放AI价值的机会。
杜克大学（Duke University）数据科学研究员、FDA前首席信息官埃里克·佩拉克斯利斯（Eric Perakslis）说：“我的直觉是，新冠AI程序它有优点，但也不能否认它存在的诸多不足，但在疫情期间进行该研究很重要。”
2019年，美国有近20亿美元的资本涌入了医疗AI行业。根据数字健康技术投资商Rock Health的数据，2020年第一季度的投资总额为6.35亿美元，高于2019年第一季度的1.55亿美元。
据Rock Health称，至少有三家医疗AI公司因新冠相关产品完成融资，如肺部影像AI企业Vida Diagnostics。
总体而言，以往AI在临床中的应用非常有限，然而，疫情加速了它的落地进程。
其中，UCSD的新冠AI模型，仅在两周内就已完成训练和测试。
目前UCSD团队的项目已经得到了亚马逊AWS、加利福尼亚大学和美国国家科学基金会的研究资助。通过AI算法对医院拍摄的每张胸部X光进行检查。