據外媒報導，在牛津大學物理系工作的科學家開發了一種新型的COVID-19檢測技術，可以直接在從患者身上採集的樣本中高精度地檢測SARS-CoV-2，其使用基於機器學習的方法，可以幫助避開測試供應的限制，而且在檢測實際的病毒顆粒時也具有優勢，而不是抗體或其他病毒存在的跡象，這些跡像不一定與活動的、可傳播的病例相關。

牛津大學研究人員創建的檢測技術還在速度方面提供了顯著的優勢，可以在五分鐘內提供結果，無需任何樣品準備。這意味著它可能是解鎖大規模檢測的技術之一–這不僅是掌握當前COVID-19大流行的關鍵需求，也是幫助人們應對未來潛在的全球病毒爆發的關鍵需求。牛津大學的方法實際上也是為此精心設計的，因為它有可能被相對容易地配置來檢測一些病毒威脅。

使這一切成為可能的技術是通過使用短的熒光DNA鏈作為標記，對患者採集的樣本中發現的任何病毒顆粒進行標記。顯微鏡會對樣本和存在的標記病毒進行成像，然後機器學習軟件“接手”，利用團隊開發的算法分析，利用每種病毒因物理表面構成、大小和個體化學成分不同而產生的差異，自動識別病毒。

據研究人員介紹，這項包括樣品採集設備、顯微成像儀和熒光插入工具以及計算能力的技術，可以小型化到幾乎可以在任何地方使用，包括“企業、音樂場所、機場”等。現在的重點是創建一家分拆公司，目的是以將所有組件整合在一起的形式將該設備商業化。

研究人員預計能夠組建公司，並在明年年初開始產品研發，有可能在半年後設備獲批使用，並準備上市。