Источник: Всемирная организация здравоохранения
Алгоритмы глубокого обучения помогают диагностировать коронавирус и отслеживать прогресс лечения пациента по рентгеновским снимкам лёгких. Создатели ПО для диагностики на основе искусственного интеллекта утверждают, что его использование может снизить растущую нагрузку на медиков, в частности, рентгенологов, которые должны вручную просматривать и анализировать снимки. В будущем технология поможет определять, каким пациентам понадобится аппарат ИВЛ, а каким нет.
Статьи о том, что сканирование рентгеновских снимков грудной клетки системами на основе ИИ может быть полезным в борьбе с COVID-19, появились в феврале в журнале Radiology. Исследователи в Китае и Соединенных Штатах обнаружили, что на снимках лёгких пациентов с симптомами коронавируса есть определённые признаки, например, мутные пятна. На прошлой неделе RADLogics опубликовала результаты собственного исследования системы на базе ИИ, которая определяет вероятность заражения коронавирусом при сканировании рентгеновских снимков пациента. Кроме того, система ИИ способна отслеживать прогресс течения болезни. Как считают в компании, ИИ сможет предсказать, какому пациенту скоро понадобится аппарат искусственного дыхания, а кому он не нужен.
«Разработанная нами система может обрабатывать огромное количество снимков в день. Это даёт возможность поставить диагноз большому количеству пациентов», — указывает Хайит Гринспен, профессор Тель-Авивского университета и главный научный сотрудник RADLogics.
В конце февраля китайская технокорпорация Alibaba Group объявила о создании собственного алгоритма, который может диагностировать коронавирус за 20 секунд с точностью до 96%. Алгоритм используется в 26 больницах в Китае, где он уже помог поставить диагноз более 30 тысячам пациентов. Алгоритм Alibaba обучен на более чем 5 тыс. подтвержденных случаях коронавируса и, как и система RADLogics, также отслеживает прогресс лечения. В Alibaba отмечают, что компания работает с партнёрами над внедрением системы искусственного интеллекта в облако, чтобы медицинский персонал мог напрямую пользоваться им с помощью своих смартфонов или ноутбуков для получения мгновенных результатов.
Гонконгская медицинская компания Ping An Insurance и шанхайский ИИ-стартап AI Yitu Healthcare также анонсировали системы на основе ИИ для анализа КТ грудной клетки.
Компания-разработчик медицинских программ Lunit из Сеула выпустила бесплатное ПО на основе искусственного интеллекта для онлайн-рентгенографии грудной клетки. Это ПО уже помогает в проведении скрининга в центрах по лечению коронавируса в Южной Корее. Программа также была установлена в одной из крупнейших больниц в Бразилии.
Медицинские учреждения и компании по разработке ПО, тем временем, занимаются созданием больших открытых баз данных для обучения нейросетей. COVID-Net, еще один проект с открытым исходным кодом, предназначенный для сбора и анализа рентгеновских снимков грудной клетки, недавно сообщил о быстро растущем наборе данных и развитии нейронной сети с учетом стратификации риска COVID-19.
Однако, как указывает IEEE Spectrum, несмотря на то, что многие системы демонстрируют хорошие результаты в диагностике COVID-19 (например, RADLogics сообщает о точности до 98%), маловероятно, что эти инструменты ИИ заменят стандартные тесты на нуклеиновые кислоты в качестве основного диагностического инструмента. Как считает Мэтью Лунгрен, рентгенолог из Медицинского центра Стэнфордского университета, такие алгоритмы можно использовать только в качестве вспомогательного метода диагностики.