Технологии искусственного интеллекта (ИИ) оттачиваются на диагностике COVID-19 на основе компьютерного анализа рентгеновских снимков легких пациентов.

Следите за развитием событий в трансляции: «Коронавирус в России: уход пандемии, но не COVID-19 — все новости»

Об этом 30 ноября 2020 года на сайте Forbes рассказывает Сай Баласубраманян в статье «Северо-Западный университет разработал систему искусственного интеллекта, которая помогает обнаруживать COVID-19 на рентгеновских снимках грудной клетки».

Неделей раньше исследователи американского Северо-Западного университета объявили, что они создали новый инструмент с технологией ИИ, который может обнаруживать COVID-19 по рентгеновским снимкам грудной клетки.

Исследование было опубликовано в журнале Radiology и указывает, что система «классифицировала 2214 тестовых изображений с точностью 83%».

Доктор Аггелос Кацаггелос, ведущий автор исследования, сделал заявление для прессы, в котором он сообщил, что

«этим мы не стремимся заменить все необходимые виды тестирования […] Рентгеновские лучи являются привычным, безопасными недорогим методом. Нашей системе ИИ потребуются секунды, чтобы проверить пациента и определить, нужно ли его изолировать».

Доктор Рэмсис Вехбе, другой автор исследования, пояснил, что

«получение результатов теста на COVID-19 может занять часы или дни […] ИИ не подтверждает, есть ли у кого-то вирус. Но если мы сможем пометить пациента с помощью этого алгоритма, мы сможем ускорить постановку диагноза до получения результатов теста».

По словам доктора Кацаггелоса, возможность провести первоначальный скрининг, чтобы определить, нужно ли изолировать пациентов, сама по себе может стать потенциальным подспорьем для врачей отделения неотложной медицинской помощи. В разгар пандемии во многих медицинских учреждениях средства индивидуальной защиты (СИЗ) заканчиваются очень быстро, а это означает, что медицинские работники регулярно принимают пациентов с коронавирусом без личной защиты, что потенциально усугубляет возможность распространения вирусной инфекции. Фактически это заставляло многих медицинских работников повторно или дольше необходимого использовать СИЗы при осмотре и уходе за пациентами. Согласно информации из центров по контролю и профилактике заболеваний, на данный момент почти 238 000 американских медицинских работников заразились COVID-19, из них более 841 скончались из-за вируса.

Обсуждение этой темы на страницах журнала обеспечивает многостороннее рассмотрение новой технологии. Вот что пишут авторы статьи в журнале Radiology:

«Предыдущие клинические исследования показали, что пневмония, вызванная COVID-19, дает характерные особенности при визуализации грудной клетки, но до 56% пациентов с подходящими симптомами могут демонстрировать нормальную визуализацию грудной клетки, особенно на ранней стадии заболевания. Поэтому визуализация не подходит для «исключения» болезни. Кроме того, многие из результатов визуализации COVID-19 неспецифичны и частично совпадают, особенно с другими вирусными пневмониями. Таким образом, визуализацию грудной клетки не следует использовать в качестве единственного диагностического инструмента для COVID-19, но она может сыграть важную роль в более раннем выявлении пациентов, которые могут иметь заболевание, что поможет в установке диагноза и контроле за инфекцией».

В статье также содержится предупреждение:

«Конечно, не все пациенты с COVID-19 проявляют какие-либо признаки болезни, в том числе их не видно на рентгеновских снимках грудной клетки. На ранних этапах развития вируса у пациентов, вероятно, еще не будет проявлений заболевания в легких».

В этих случаях сочетание радиологии с искусственным интеллектом, вероятно, не будет очень полезным.

Тем не менее авторы исследования заключают:

«Мы считаем, что этот алгоритм может принести пользу системам здравоохранения, поскольку он служит автоматическим инструментом для быстрого определения пациентов с подозрениями на заболевание путём визуализации грудной клетки и для последующей их изоляции, что, таким образом, поможет уменьшить воздействие вируса».

Учёные надеются, что, если этот инструмент скрининга пройдёт дальнейшие испытания и будет доказана его эффективность, безопасность, жизнеспособность и в некоторой степени масштабируемость, он потенциально сможет помочь облегчить часть бремени, которые несут на себе медицинские работники.