COVID-19를 발생시키는 SARS-CoV2 바이러스가 발생한 후 전염병은 전 세계로 확산되며, 감염 사례와 사망자의 수가 빠르게 증가함에 따라 의료자원의 부족 문제가 야기되었다. 이것을 해결하려는 방법으로 인공지능을 활용한 흉부 X-ray 검사가 일차적인 진단 방법으로 관심을 받게 되었다. 본 연구에서는 인공지능을 통한 COVID-19 판독 방식들에 대해 종합적으로 분석하는 것에 목적을 두고 있다. 이 목적을 달성하기 위해 292개의 논문을 일련의 분류 방법을 거처 수집했다. 이러한 자료들을 토대로 Accuracy, Precision, Area Under Curve(AUC), Sensitivity, Specificity, F1-score, Recall, K-fold, Architecture, Class를 포함한 성능 측정정보를 분석했다. 그 결과로 평균 Accuracy, Precision, AUC, Sensitivity, Specificity 값은 각각 95.2%, 94.81%, 94.01%, 93.5%, 93.92%로 도출되었다. 연도별 성능 측정정보는 점차 증가하는 값을 나타냈고 이 외에도 Class 수, 이미지 데이터 수에 따른 변화율, Architecture 사용 비율, K-fold에 관한 연구를 진행했다. 현재 인공지능을 활용한 COVID-19의 진단은 독자적으로 사용되기에는 여러 문제가 존재하지만, 의사의 보조수단으로써 사용됨에는 부족함이 없을 것으로 예상된다.