COVID-19の標準的診断法PCR検査では、判定までの時間や医療資源の限界が未だにボトルネックとなっている。そのため、ルーチンで採取される一般血液検査から感染を迅速に予測するAI手法の確立が、各地で試行錯誤されている（過去記事）。
米バーモント大学とCedars-Sinai病院の研究者らは、Biocogniv社が開発した一般血液検査から感染確率を予測するAIソフトウェア「AI-COVID」の性能を、学術誌 Journal of Medical Internet Researchに報告した。AI-COVIDは血球数・生化学・代謝など一般的な採血検査項目の変化を機械学習モデルで解析し、PCR単独では及ばない迅速なスクリーニングを可能にする。検証結果ではAUC 0.91を達成し、モデルの特徴として41.7-59.9%という中程度の特異度を維持しながら、92.6-95.9%という高感度と、97-99.9%という陰性的中率（NPV）を示し、一般的に臨床利用されている除外診断検査の性能に近似する。
「米国内の救急外来でオーダーされたPCR検査の判定までの平均所要時間は24時間を超え、目標とされる時間短縮には程遠い」とBocogniv社のCOOであるTanya Kanigan博士は述べている。AI-COVIDは一般血液検査によるCOVID-19スクリーニングツールの大本命となることができるか、今後の普及が注目される。
