如何评价德国训练探雷犬和寻尸犬识别新冠患者，称准确率达94%？嗅探犬接触患者后会成为病毒传播介质吗？
对这项研究的评价：
首先，我们必须承认这项研究的创新性和潜在价值。在新冠疫情肆虐的当下，寻找更快速、更便捷、更无创的检测方法一直是全球科学界努力的方向。能够通过嗅觉这一人类尚未充分开发的感官来识别病毒，无疑是一个引人注目的突破。
技术原理： 研究人员的理论基础是，感染新冠病毒的个体，由于身体代谢的改变，会释放出特定的“病毒特征性气味化合物”（Volatile Organic Compounds, VOCs）。这些VOCs不同于健康的个体，而嗅探犬经过专门训练，能够捕捉到这些细微的气味差异。探雷犬和寻尸犬之所以被选中，是因为它们原本就具备极其灵敏的嗅觉和强大的识别特定气味的能力，并且经过了严格的训练流程。
高准确率的意义： 声称94%的准确率，如果能得到更广泛的独立验证，将意味着这种方法可能在某些场景下成为一种有效的辅助检测手段。例如，在机场、大型活动场所，或者医疗资源相对匮乏的地区，嗅探犬可以进行快速的初步筛查，有效减少潜在的感染传播。这比传统的核酸检测或抗原检测可能更快捷，成本也可能更低。
潜在优势：
速度快： 嗅探犬可以在短时间内对大量人群进行嗅探，速度远超当前的检测方法。
非侵入性： 相较于鼻拭子或咽拭子采样，嗅探犬的检测方式更为温和，也更容易被公众接受。
早期识别潜力： 有研究表明，VOCs的变化可能在感染早期，甚至出现症状之前就已经发生，这意味着嗅探犬可能具备早期预警的能力。
需要审慎对待的方面：
“准确率94%”的解读： 我们需要了解这个94%是如何定义的。是指在所有检测样本中，犬只能够正确识别阳性或阴性样本的比例吗？是否包含了假阳性和假阴性的情况？准确率是在特定环境下（例如实验室或实际应用中）测得的？这些细节非常重要。一项研究中的数据需要在更多的大规模、多中心、不同条件下的试验中进行验证，才能得出可靠的结论。
训练的复杂性和稳定性： 训练嗅探犬识别特定气味是一个漫长而复杂的过程，需要高度专业化的技术和持续的投入。犬只的健康状况、情绪、环境因素都可能影响其表现。如何保证训练的稳定性和犬只的持续表现能力是关键。
“病毒特征性气味”的鉴定和标准化： 究竟是哪些特定的VOCs导致了这种气味？这些气味的构成在不同个体之间是否存在差异？如何确保犬只识别的是“病毒特有”的气味，而不是其他与疾病相关的或环境因素带来的气味？对这些气味的深入研究和标准化是这项技术能否广泛推广的基础。
研究的局限性： 德国这项研究的规模、样本量以及研究设计是否足够严谨，都需要在更多公开的同行评审文献中进行考察。我们不能仅凭单一的研究结果就断言这项技术已经成熟。
嗅探犬接触患者后会成为病毒传播介质吗？
这是一个非常关键且需要认真对待的问题，直接关系到这项技术的安全性和可操作性。我的看法是：理论上存在极低的风险，但实际操作中可以采取措施将风险降到最低，甚至可以认为其传播风险非常低。
我们来详细分析一下：
病毒的传播途径： 新冠病毒主要通过呼吸道飞沫和密切接触传播。病毒存在于患者的呼吸道分泌物（如唾液、鼻涕、痰液）中。
嗅探犬的工作方式： 嗅探犬通常是通过“嗅闻”来工作的，它们会靠近被检测者（通常是闻其身体散发的气味，或者接触其佩戴过的物品如袜子、衣物等），而不会直接与被检测者的呼吸道分泌物发生高密度、长时间的接触。
风险的可能性分析：
1. 皮肤接触： 如果犬只在嗅闻过程中，其口鼻或头部意外且近距离地接触到患者的呼吸道飞沫，或者患者的唾液、鼻涕沾染在犬只的毛发上，理论上犬只就可能沾染到病毒。
2. 病毒在犬只身上的存活时间： 目前没有直接证据表明新冠病毒能够在犬只的鼻腔或毛发上大量复制或长期存活。病毒需要活的宿主细胞才能复制。犬只虽然可能作为被动携带者，但其生理环境是否适合病毒生存和传播尚不明确。即便沾染上病毒，病毒也可能很快失活。
3. 犬只的自我清洁行为： 犬只在工作后可能会进行自我清洁，例如舔舐自己的毛发，这可能增加其感染的风险，但同时如果病毒活性不高，这种行为也可能加速病毒的失活。
如何将风险降至最低（甚至为零）的措施：
1. 严格的采样/接触规程： 训练犬只和训练操作人员都遵循严格的协议。例如，要求被检测者佩戴口罩，并尽量保持距离；犬只只嗅闻指定的身体部位或物品，避免直接接触口鼻。
2. 工作后消毒和隔离： 这是最关键的一环。
车辆消毒： 工作车辆需要进行彻底消毒，特别是犬只常待的空间。
犬只清洁： 每轮工作结束后，对犬只进行毛发清洁、消毒（使用宠物安全的消毒剂），并对犬只的口鼻部进行温和的清洁。
操作人员防护： 操作人员需要穿戴个人防护装备（PPE），如手套、口罩、防护服，并做好手部卫生。
犬只休息和隔离： 在完成一定工作量后，让犬只在指定区域休息，并有专门的清洁和消毒流程，避免它们与其他未受检的犬只或人员接触。
3. 定期健康监测： 对工作犬进行定期的健康检查和病毒检测，确保它们自身没有感染。
4. 环境控制： 工作环境的选择也很重要，尽量选择通风良好的开阔场地。
5. 使用“间接”采样： 一种更安全的方式是让被检测者提供采样物（如衣物或袜子），然后由犬只去嗅闻这些采样物，而不是直接与人接触。
总结来说， 德国这项研究为新冠病毒检测提供了一个新思路，其高准确率的潜力值得期待。但要实现大规模应用，还需要大量的验证和优化。关于犬只传播病毒的风险，虽然不能完全排除，但通过科学的训练流程、严格的消毒措施和操作规范，可以将这种风险控制在非常低的水平，使其能够安全地作为一种辅助检测工具。关键在于如何构建一个既能发挥犬只灵敏嗅觉优势，又能保障人员和犬只安全的闭环体系。
网友意见
还有准确率100%的呢。
让狗先吃一大口新冠患者的给给，然后让狗依次和被检测的人接吻。
即使没感染，经过这个操作之后也感染了，然后输出结果“已感染”即可。准确率100%，要什么PCR。
我作为一个搞数据的，看到「准确率」一词就会想看看数据分布。准确率在不平衡数据里毫无意义。首先先假定题目说的准确率是严谨的。那么我要开始讲了。
这是一个典型的二元分类问题，狗勾就是那个分类器。
衡量一个分类器的性能，有几个常用指标
- 准确率（Accuracy）
- 精确率(Precision)
- 召回率(Recall)
而准确率是怎么算的？首先根据预测结果和实际结果，我们可以做一个2x2的矩阵，如下图
例如题目识别新冠，那么有新冠为Positive，没新冠为negative，那么上图的四个框框分别表示：
- TP:患者有新冠，狗勾觉得他有新冠
- FP:患者没新冠，狗勾觉得他有新冠
- FN:患者有新冠，狗勾觉得他没新冠
- TN:患者没新冠，狗勾觉得他没新冠
而准确率（Accuracy）的计算公式是
德国目前新冠数据如下：
减去治愈的和死亡的，德国现存19万例。而德国人口8302万。
现在有意思的来了。
假设狗勾闻到新冠就叫，闻了8302(单位万人)，一声都没叫（可能没吃饭），那么TP=0，TN=8302-19=8283，FN=19, FP=0，那么准确率为
一个没吃饭的狗勾都有99.7%的准确率啊！
又假设得过新冠的德国人都算进positive，狗勾不仅能识别现有患者，还能识别曾经得过新冠的，那么TN=8302-227=8075,准确率为：
啥玩意啊。找条哑巴狗都比你识别的这两个准确啊。
这里再假设下团队平衡了数据，例如找了50个新冠患者和50个非新冠患者，让狗狗识别。根据团队说法，病毒会使被感染的细胞释放出与健康细胞不同的物质。如果是哑巴狗或者是乱叫狗，那么这个准确率只有50%，那么训练过的狗勾94%就显得很厉害了，但是，你确定是狗勾闻的是新冠病毒使人发出的味道？这就不好说了，谁知道狗狗闻到的新冠病人因为吃药发出的味道呢？或者是打针时涂了酒精导致狗狗识别的是酒精味道呢？如果狗勾闻识别的是酒精味道，那对于刚到医院检查的人，他们身上没这个味道，狗勾怎么识别呢？狗勾又不会告诉你它闻到的是啥。事实上这种谬误还真不少。
例如，在Nature的一篇文章里（https://www.nature.com/articles/s41599-020-0494-4），说到华盛顿大学一个小组训练一个模型来区分哈士奇和狼，准确率高达90%。最后发现，因为大多数狼的背景都有雪，所以他们实际上开发的只是个积雪探测器。可见，准确率并不是一切，「模型解释性」很重要。
最后说一句，用狗来探测新冠，不仅费狗，而且还容易交叉感染。
哪天病毒变异了让狗也失去嗅觉咋办……
第一感觉——奇技淫巧，不值一哂。
刚才去搜索了相关新闻，链接放在这里，大家可以自己去看：
这个报道背后并没有严肃的科学研究过程，主导单位其实仅仅是一家德国汉诺威地区的兽医院。所谓94%的准确率也仅仅是粗略的单中心统计，样本总量也并不大。新闻中说：
"We did a study where we had dogs sniffing samples from COVID-positive patients and we can say that they have a 94% probability in our study... that they can sniff them out," said Holger Volk, head of the veterinary clinic.
就是说新冠阳性患者的样本让狗子闻，患者样本中某些特有的可挥发的小分子会被狗的嗅觉受体捕获，从而使其能够通过嗅觉辨别样本来自正常人还是新冠阳性个体。而且即使是无症状感染者的样本也可以被狗子闻出来。
这个实验背后的逻辑是：阳性个体的细胞会释放出特定的某种挥发性小分子，形成所谓"corona odour"。而这种气味太过微弱或者人类的鼻腔内缺少相应受体，所以可以训练嗅觉灵敏的狗子识别这种特别的气味，从而实现诊断。
然而这个实验设计本身存在严重的缺陷：
这个研究仅对照了健康人和新冠阳性患者样本，即仅有阴性对照。而可能产生类似"corona odour"的其他冠状病毒感染，并没有被纳入到这个研究。我们是不是可以猜测，6%的错误判断是否与其他冠状病毒的感染有关呢？
新冠检测目前最可信的还是核酸检测，这是最直接的检测方法——直接发现病原体。而通过嗅探和AI区分咳嗽声音[1]这种间接证据做诊断，要么过度依赖于感染程度（比如咳嗽声音的诊断效率与症状严重程度相关）；要么假阳性率太高（可能将其他冠状病毒的阳性当成新冠阳性）。
这些诸如AI和嗅探的技术是很有意思的技术和思路创新，但对于政府主导的疫情防控而言不啻为奇技淫巧。如果哪个国家或者地方政府大力推广这种成本看上去很低，但可靠性没有保证的检测方法，而不去认认真真对居民做核酸检测，那就是真的对生命不负责任。
以上，写于院内核酸普查采样后2小时。
参考
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