من بين الملاحظات السريرية الأساسية لفحص العدوى الناتجة عن الفيروس التاجي الجديد هو تصوير الصدر بالأشعة السينية. في معظم المرضى، تُظهر صور الأشعة السينية للصدر تشوهات، مثل التماسك، والتي تُعد نتيجة لالتهاب الرئة الناتج عن فيروس كوفيد-19. في هذه الدراسة، تم إجراء بحث حول الكشف الفعّال عن الخصائص التصويرية لهذا النوع من الالتهاب الرئوي باستخدام الشبكات العصبية العميقة ذات التصفية التلافيفية (Deep Convolutional Neural Networks) على مجموعة بيانات كبيرة. وقد أُثبت أن النماذج البسيطة، جنبًا إلى جنب مع معظم الشبكات المُدرَّبة مسبقًا المُستخدمة في الأدبيات، تركز على سمات غير ذات صلة عند اتخاذ القرارات. في هذا البحث، تم جمع عدد كبير من صور الأشعة السينية للصدر من مصادر مختلفة، وتم إعداد أكبر مجموعة بيانات متاحة للعامة في هذا المجال. وأخيرًا، باستخدام نموذج التعلم الناقل (Transfer Learning)، تم توظيف النموذج المعروف باسم CheXNet لتطوير نموذج جديد يُسمى COVID-CXNet. يمتلك هذا النموذج القوي القدرة على الكشف عن التهاب الرئة الناتج عن فيروس كوفيد-19 باستخدام سمات ذات صلة ومعنوية، مع تحديد دقيق للموقع. يُعدّ نموذج COVID-CXNet خطوة مهمة نحو نظام كشف تلقائي وكامل وموثوق لفيروس كوفيد-19.