AI-system identificerer COVID-19-patienter, der kræver intensivbehandling

Et nyt kunstig intelligenssystem (AI) udviklet af forskere ved University of Waterloo og DarwinAI, en startup-virksomhed grundlagt af tidligere studerende, kan hjælpe læger med at udnytte begrænsede ressourcer under COVID-19-pandemien. Systemet kan identificere patienter, der kræver intensivbehandling på en intensivafdeling (ICU).

Bestemmelse af ICU-behov

AI-systemet forudsiger dette behov for ICU-admission gennem brug af 200 kliniske datapunkter, der inkluderer blodprøresultater, medicinsk historie og vitalparametre.

Alexander Wong er professor i systemsdesign og Canada Research Chair i AI og medicinsk billedbehandling ved Waterloo.

“Det er et meget vigtigt skridt i den kliniske beslutningsstøtteproces for at triage patienter og udvikle behandlingsplaner,” sagde Wong.

AI-softwaren blev trænet på data fra 400 tilfælde på Hospital Sirio-Libanês i São Paulo, Brasilien. Den blev baseret på, om læger besluttede, om COVID-patienter skulle indlægges på ICU.

Neuralnetværket lærte af denne data og kunne herefter forudsige behovet for ICU-admission i nye COVID-tilfælde med en nøjagtighed på over 95%. Det kan også identificere de nøglefaktorer, der resulterer i dets forudsigelser, hvilket hjælper klinikerne med at få en bedre forståelse af processen.

Et værktøj for sundhedsmyndigheder

Denne teknologi er ikke meant til at erstatte sundhedsmyndigheder, men snarere fungerer som et værktøj, der kan træffe hurtigere og mere informerede beslutninger, hvilket hjælper patienter med at modtage behandling, når de har brug for det.

Wong er også direktør for Vision and Image Processing (VIP) Lab ved Waterloo.

“Målet er at hjælpe klinikerne med at træffe hurtigere, mere konstituerede beslutninger baseret på tidligere patienttilfælde og resultater,” sagde han. “Det handler om at supplere deres ekspertise for at optimere brugen af medicinske ressourcer og individualiseret patientbehandling.”

Teknologien er frit tilgængelig for ingeniører og videnskabsmænd, så den kan fortsætte med at blive forbedret. Den er nu en del af et større klinisk beslutningsstøttesystem, der er udviklet gennem COVID-Net open-source-initiativ. Dette støttesystem hjælper læger med at bestemme alvorligheden af COVID-tilfælde gennem AI-analyse og medicinske billeder.

Forskningen med titlen “COVID-Net Clinical ICU: Enhanced Prediction of ICU Admission for COVID-19 Patients via Explainability and Trust CQuantification” vil blive præsenteret under en workshop den 10. december på 2021 Conference on Neural Information Processing Systems. Arbejdet involverede også DarwinAI-forskere Audrey Chung og Mahmoud Famouri samt ingeniør-ph.d.-studerende Andrew Hryniowski.