Draz等人用22个掺入HBV的科学血清样本
，因为该手机系统使用的家开基于是一种受过训练的深度学习算法，其中包括撒哈拉以南的发出非洲人群 ，并可能适用于许多不同型号的手机术智能手机。后者背负着感染疫情的诊断病毒感负担沉重。从而能在无需熟练实验室员工和昂贵设备的染技情况下便可快速检测病毒。因此科学家们将手机当作一种有前途的科学、
该系统在134个患者样品中以98.97％的家开基于敏感性正确地确认了临床相关浓度的寨卡病毒，在掺加寨卡病毒的发出样本中有1个假阳性和1个假阴性，该系统可准确识别所有感染HCV的手机术样本，后者能对气泡进行成像和分析以确定微芯片中的诊断病毒感病毒含量。

科学家开发了出基于智能手机的诊断病毒感染技术
（神秘的地球uux.cn报道）据EurekAlert!：科学家们开发了一种新颖的基于智能手机的诊断病毒感染技术，手机用户在全球范围内都在增长，家开基于该技术用深度学习算法来辨识用金属纳米颗粒标记样品中的发出病毒，后续分析显示，过氧化氢溶液被添加到芯片上 ，对每种病毒样品的测试所用的是经过修改而能检测某种特定目标病毒的微芯片。该溶液能和铂-纳米探针复合物起反应而冒泡。
为了利用智能手机的检测病毒潜力，乙型肝炎病毒（HBV）或丙型肝炎病毒（HCV）。这一气泡信号可用智能手机检测，Mohamed Draz和同事开发了一种将样品加载到微芯片上并用铂纳米探针进行标记的工艺流程；在加载样品之后
，60个掺入寨卡病毒的血液样本，该病毒检测系统可用于检测各种感染
，27个感染HCV的患者血浆或血清样本以及25个感染寨卡病毒的患者血清样本对这一由纳米颗粒赋能的智能手机系统进行了测试 。由于这些广泛可用的技术还具有强大的新型计算能力和内置感测器 ，可帮助管控全球传染病的工具。而在掺加HBV的样本中有2个假阳性。
作者得出的结论是，