AI增强型侧向流动分析技术实现3分钟定量检测，准确性与实验室级别相当

《Analytical Chemistry》：AI-Enhanced Lateral Flow Assay Enables 3-Minute Quantitative Detection with Laboratory-Grade Accuracy

快速定量侧流免疫层析技术（RAD-LFA）通过ResNet和DyFormer模块融合，实现3分钟内高精度定量检测，临床准确率达94%，R2值达0.9985，有效提升POCT性能。

　　

侧向流动免疫测定（LFA）仍然是用于疾病诊断、食品安全评估和环境监测的最广泛使用的即时检测（POCT）平台之一。然而，传统的LFA通常需要长达30分钟的时间，并且只能提供定性结果，这限制了其在需要精确和快速定量分析中的应用。在这项研究中，我们提出了一种基于深度学习的快速准确定量侧向流动免疫测定方法（RAD-LFA），专门设计用于克服传统LFA技术的固有局限性。RAD-LFA结合了残差网络（ResNet）模块用于空间特征提取和DyFormer模块用于动态时间建模，能够在检测开始后的前3分钟内实现对目标分析物的精确定量。这一集成框架显著缩短了检测时间并提高了定量准确性，这一点通过针对2019冠状病毒病（COVID-19）和乙型肝炎病毒（HBV）数据集的广泛验证得到了证明。实验结果显示，RAD-LFA的定性检测准确性比专家视觉解读提高了15%，并且其定量性能非常稳健，决定系数（R2）为0.97。在临床盲测中，RAD-LFA表现出优异的诊断性能，总体准确率为94%，灵敏度为95%，特异性为92%，R2值为0.9985，同时显著减少了分析时间。总体而言，RAD-LFA是一种有前景的、便携且高度可靠的POCT解决方案，有效弥合了分散式检测与实验室级定量分析之间的差距。