Acasă COVID-19 SPITALELE IMPLEMENTEAZĂ INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ PENTRU DEPISTAREA COVID-19

SPITALELE IMPLEMENTEAZĂ INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ PENTRU DEPISTAREA COVID-19

92
0
RADLogics

În ultimele săptămâni,companiile din toată lumea au anunțat la o serie de sisteme bazate pe inteligența artificială, în vederea depistării COVID-19 în radiografii. În momentul de față, aceste instrumente de învățare sunt utilizate în spitale pentru a detecta cazurile ușoare, a tria noile infecții, precum și pentru a monitoriza bolile aflate într-un stadiu mai avansat.

Analiza radiografiilor la nivelul plămânilor, bazată pe inteligența artificială, are posibilitatea de a simplifica munca, din ce în ce mai mare, a doctorilor radiologi, care sunt nevoiți să examineze și să acorde prioritate, în funcție de gravitatea situației și de numărul în creștere al pacienților, susțin specialiștii din domeniu. În viitor, tehnologia ar putea prezice ce pacienți sunt predispuși ventilației mecanice sau medicamentației, precum și ce pacienți pot fi trimiși acasă.

„Aceasta e calea spre succes”, spune Matthew Lungren, radiolog pediatru în cadrul Centrului Medical al Universității Stanford și director adjunct al Centrului Stanford pentru Inteligență Artificială în Medicină și Imagistică. „Aceste aplicații pot salva vieți.”

Unele companii își vând instrumentele, altele au lansat versiuni online gratuite, iar diverse grupuri organizează depozite de radiografii ale oamenilor pentru a putea genera noi algoritmi.

„Sistemul gândit de noi poate procesa imense cantități de radiografii în fiecare zi”, susține Havit Greenspan, profesor în cadrul Universitățiidin Tel-Aviv și om de știință la RADLogics, o companie software în domeniul sănătății, care a anunțat recent un astfel de sistem bazat pe inteligența artificială. „Posibilitatea de a trata rapid o mulțime de cetățeni este aici.”

Radiografiile plămânilor pacienților infectați cu COVID-19 realizate de către RADLogicsFour (în partea de sus), cu hărți colorate corespunzătoare, ce prezintă anomalii ale coronavirusului (în partea de jos).

În timp ce multe dintre aceste sisteme prezintă cifre impresionante, atunci când vine vorba de diagnosticarea cu COVID-19, în urma radiografiilor toracice. RADLogics, spre exemplu, raportează cu o precizie de 98%. Este puțin probabil ca aceste instrumente cu inteligență artificială să înlocuiască testele standard de acid nucleic, ca instrument principal de diagnostic pentru acest tip de infecție.O mostră pentru un test de acid nucleic poate fi prelevată într-o mașină sau în orice tip de locație izolată, în timp ce o radiografie toracică necesită efectuarea ei într-un spațiu închis, cu un personal medical specializat. Această tehnică vine cu niște provocări, inclusiv doza de radiație a pacientului și expunerea crescută a personalului, dar și nevoia de a folosi echipamente de protecție costisitoare. Colegiul American de Radiologie, Centrele din SUA pentru Controlul și Prevenirea Bolilor, Colegiul Regal al Radiologilor din Regatul Unit și multe alte organizații naționale și internaționale nu  recomandă utilizarea tomografiei computerizate ca testare principală.

„Nu aș folosi tomografia computerizată ca instrument primar de depistare, dar aș folosi-o în alte cazuri”, cum ar fi semnalarea radiografiilor suspecte la pacienții la care acestea apar din motive medicale diverse, relatează Lungren.

Dovezi timpurii potrivit cărora radiografiile la nivelul toracelui ar putea fi utile în lupta împotriva COVID-19 au apărut într-o serie de lucrări publicate în luna februarie a acestui an, în cadrul revistei Radiology.

Echipele din China și Statele Unite au descoperit faptul că plămânii pacienților cu simptome de COVID-19, aveau anumite repere vizuale, cum ar fi opacitățile sticlei de sol care semnifică petele întunecate din plămân și sunt suficient de difuze încât să nu blocheze vasele de sânge sau structurile pulmonare subiacente și zonele cu densitate pulmonară crescută, numite consolidări. Aceste caracteristici au devenit din ce în ce mai frecvente și mai predispuse să se răspândească pe suprafața ambilor plămâni, atunci cât o persoană a fost infectată.

La începutul lunii aprilie, RADLogics a publicat cercetări tehnoredactate, ceea ce denotă faptul că, nu au fost încă revizuite de către alți oameni de știință, validând sistemul său bazat pe inteligența artificială, instruit pe mai multe seturi de date internaționale. În urma unei radiografii toracice, sistemul poate oferi alerte imediate, în cazul în care un pacient trebuie să fie consultat. Instrumentul urmărește, de asemenea, progresul unui pacient, oferind un „scor pentru Corona”, o estimare a gravității bolii, acesta putând fi utilizat pentru a evalua boala în timp. Software-ul este în prezent implementat în China, Rusia și în Italia.

„Observăm două modalități prin care putem contribui: identificarea, monitorizarea și prezicerea stării pacientului”, susține Greenspan. Acesta din urmă, ar putea ajuta în situații cu resurse spitalicești limitate: pregătind instrumentul pe mai multe radiografii toracice de la pacienți individuali de-a lungul timpului, Greenspan speră ca, în curând, sistemul să poată prezice ce pacient va avea nevoie de un ventilator și ce pacient nu necesită unul. Grupul lucrează în cadrul unui spital din Italia, pentru identificarea tratamentelor specifice care ar putea fi corelate cu scorul pentru Corona, pe măsură ce pacienții progresează sau se recuperează.

La sfârșitul lunii februarie, gigantul tehnologic chinez, Alibaba Group, a anunțat, din cadrul unității sale de cercetare, DAMO Academy, un algoritm ce are la bază inteligența artificială, care poate diagnostica cazurile suspecte în doar 20 de secunde, cu o precizie de 96%. Pe site-ul de știri al companiei, membrul DAMO, Xu Minfeng, a declarat faptul că, algoritmul este folosit în 26 de spitale din China, unde a ajutat deja la diagnosticarea a peste 30.000 de cazuri.

Se spune că algoritmul Alibaba este utilizat pe mai mult de 5.000 de cazuri de coronavirus confirmate și, precum sistemul RADLogics, urmărește, de asemenea,  răspunsurile la tratament, precum și detectarea unor semne de îmbunătățire, inclusiv o reducere a masei albe în plămâni, a mai susținut Minfeng. DAMO lucrează cu diverși parteneri pentru a aduce sistemul inteligenței artificiale în cloud, unde personalul medical ar putea încărca direct scanări tomografice computerizate, folosind smartphone-urile sau laptop-urile personale, pentru a obține rezultate instantanee, a mai adăugat el.

Compania de asistență medicală din Hong Kong, Ping An, și prin intermediul startup-ului, Yitu Healthcare din Shanghai, au anunțat asigurarea și dezvoltarea sistemelor cu inteligență artificială pentru evaluarea tomografiilor computerizate.

În data de 30 martie, compania de programe medicale bazate pe inteligență artificială, cu sediul în Seul, Lunit, a lansat gratuit software-ul pe bază de inteligență artificială, utilizat pentru analiza radiografiei toracice online. Software-ul asistă deja pacienții din centrele de îngrijire a coronavirusului din Coreea de Sud și, mai ales, ca un instrument pentru triajul pacienților, se arată într-un comunicat de presă al companiei. De asemenea, a fost instalat într-una dintre cele mai mari rețele de spitale din Brazilia,pentru a detecta pacienții cu simptome ușoare.

Deoarece mai multe companii și echipe anunță instrumente pe bază de inteligență artificială pentru radiografii toracice, cooperareava fi critică, declară Lungren. „Este important să împărtășim cu toții metodele și datele noastre, astfel încât să ne putem baza pe lucrările altora.”

În consecință, există o serie de eforturi majore pentru a compila seturi mari de date, radiografii și date asociate din spitale, dar și din societăți din întreaga lume. În data de 30 martie, Societatea Radiologică din America de Nord, în cadrul căreia Lungren este președintele grupului de lucru, a anunțat crearea unei inițiative internaționale de cercetare și educație pentru datele de imagistică referitoare la COVID-19 și va colabora cu inițiativele marilor companii imagistice europene pentru a coordona eforturile împotriva COVID-19.

COVID-Net, un alt proiect open-source conceput pentru colectarea și analizarea razelor X, realizate în zonele toracice, a raportat recent un set de date cu creștere rapidă și dezvoltare a unei rețele neuronale adaptate pentru reducerea riscului COVID-19.

LĂSAȚI UN MESAJ

Vă rugăm să introduceți comentariul dvs.!
Introduceți aici numele dvs.