ИИ в 10 раз быстрее врачей обнаруживает COVID-19 на рентгеновских снимках

Время чтения: 2 мин.

Ученые из Северо-Западного университета США разработали ИИ платформу для выявления COVID-19 по рентгеновским изображениям легких — DeepCOVID-XR, которая работает в 10 раз быстрее и несколько точнее, чем команда радиологов, специализирующихся на торакальных исследованиях.

«Анализируя изображения, которые были правильно и неправильно классифицированы алгоритмом, а также сгенерированные нашим алгоритмом тепловые карты отличительных особенностей важных для прогнозирования COVID-19, мы установили, что DeepCOVID-XR действует путем  определения на рентгеновских изображениях грудной клетки классических признаков пневмонии, вызванной COVID-19, включая двусторонние, неравномерные уплотнения (жидкость / воспаление в легких), особенно по периферии и в нижних долях легких», — сказал д-р Рэмзи Уэб, кардиолог и исследователь в области ИИ в Институте сердечно-сосудистых заболеваний Блума при медицинской школе Северо-Западного университета.

Система могла бы проводить скрининг пациентов, поступивших по причинам, не связанным с COVID-19, и выявлять бессимптомных носителей вируса, позволяя персоналу клиник изолировать их сразу при госпитализации. Хотя этот алгоритм не подтверждает случаи COVID-19, он может сигнализировать о подозрительном пациенте и ускорить сортировку больных до того, как будут получены результаты тестов, которые готовятся несколько часов или даже дней.

Исследователи разработали, обучили и протестировали свою систему на 17 002 рентгеновских изображениях грудной клетки, что, по их словам, является крупнейшей базой клинических данных этой категории, примененной для обучения системы ИИ за период пандемии. Из этого числа 5445 изображений были получены в ходе исследования пациентов с положительными результатами тестов на COVID-19.

Каждый из пяти опытных кардиоторакальных рентгенологов, участвовавших в исследованиях, потратил от двух с половиной до трех с половиной часов, оценивая 300 случайно отобранных тестовых изображений, тогда как алгоритм DeepCOVID-XR справился с задачей за 18 минут. Искусственный интеллект также продемонстрировал чуть более высокую точность — на уровне 82%, тогда как люди были точны в 76%-81% случаев.

Исследователи сделали свой алгоритм публично доступным, чтобы другие специалисты могли продолжать его обучение с помощью новых данных. DeepCOVID-XR все еще находится на этапе разработки, но вскоре он может использоваться в клинической работе.

Полностью вся модель и ее исходный код, использованный для разработки системы, находятся в свободном доступе по адресу.

Результаты исследований были опубликованы в журнале Radiology.

Оригинал новости модно прочитать здесь

Поделиться