在全球疫情的背景下，经常听到的是社区的混乱和不安。坦率地说，这可能会让人感到无力，尤其是当主要的行动呼吁是待在家里和戴口罩时。然而，在这场全球疾病中，也有一些令人振奋的故事。苹果公司正在利用其独特的供应链来采购并捐赠1000万个口罩。美敦力公司正在开源他们的便携式呼吸机设计。无数其他公司也在利用他们的优势来做出改变。
也在思考Roboflow公司能做些什么来产生影响。计算机视觉和冠状病毒虽然PCR实验室测试仍然是对患者进行诊断的权威，但测试基础设施的短缺引发了一个问题，否可以通过其他方式识别新型冠状病毒。事实上，越来越多的文献支持胸部扫描可能是诊断COVID-19患者的有用工具。在测试基础设施可能很少但放射设备容易获得的医院，让患者接受胸部X光检查以供解释是一个受欢迎的替代方案。即使这是一个不完美的诊断，获得额外的信息而不是医生需要盲目地分配资源可以挽救生命。
特别是放射学，对于计算机视觉辅助的医疗人员来说已经成熟。医学成像正是算法可能能够捕捉到医生可能会错过的模式的领域。为了支持COVID-19扫描的研究人员，COVID-19扫描的数据集越来越多地变得可用。此外，已经看到了开源的肺炎数据集（这也影响肺部，在放射学检查中看起来相当相似）。结合这些可以为算法提供一个更清晰的视角，以了解COVID-19患者的独特之处。
虽然这些数据集正在被开源，但它们的可访问性和可用性是有限的。也许图像以DICOM格式提供，但计算机视觉应用程序假设JPEG。在其他情况下，图像可能被注释在一个模型框架的格式中，但在另一个框架中不容易获得。正在收集并重新托管具有明确公共许可的数据集，以缓解研究工作。理解这只是更大画面的一小部分——当测试设备真正普及和快速时，可以完全依赖它进行诊断。