KI-System identifiziert COVID-19-Patienten, die eine Intensivstation benötigen

Ein neues KI-System, das von Forschern der University of Waterloo und DarwinAI, einem von Alumni gegründeten Startup-Unternehmen, entwickelt wurde, könnte Ärzten helfen, begrenzte Ressourcen während der COVID-19-Pandemie effizient zu nutzen. Das System kann Patienten identifizieren, die eine Behandlung in der Intensivstation benötigen.

Bestimmung der Notwendigkeit einer Intensivstation

Das KI-System prognostiziert die Notwendigkeit einer Aufnahme in die Intensivstation durch die Verwendung von 200 klinischen Datenpunkten, die Bluttestergebnisse, medizinische Vorgeschichte und Vitalzeichen umfassen.

Alexander Wong ist Professor für Systemdesign und Canada Research Chair für KI und medizinische Bildgebung an der University of Waterloo.

“Das ist ein sehr wichtiger Schritt im klinischen Entscheidungsprozess für die Triage von Patienten und die Entwicklung von Behandlungsplänen”, sagte Wong.

Die KI-Software wurde auf Daten trainiert, die aus 400 Fällen im Hospital Sirio-Libanês in São Paulo, Brasilien, extrahiert wurden. Sie basierte auf der Entscheidung der Ärzte, ob COVID-Patienten für eine Behandlung in der Intensivstation in Frage kamen.

Das neuronale Netzwerk lernte aus diesen Daten und konnte anschließend die Notwendigkeit einer Aufnahme in die Intensivstation bei neuen COVID-Fällen mit mehr als 95% Genauigkeit vorhersagen. Es kann auch die Schlüsselfaktoren identifizieren, die zu seinen Vorhersagen führen, was den Klinikern hilft, den Prozess besser zu verstehen.

Ein Werkzeug für Gesundheitsbeamte

Diese Technologie soll nicht Gesundheitsbeamte ersetzen, sondern als Werkzeug dienen, das schneller und informiertere Entscheidungen ermöglicht, um Patienten die erforderliche Pflege zu gewährleisten, wenn sie sie benötigen.

Wong ist auch Direktor des Vision and Image Processing (VIP) Lab an der University of Waterloo.

“Das Ziel ist es, Klinikern zu helfen, schneller und fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage von vergangenen Patientenfällen und Ergebnissen zu treffen”, sagte er. “Es geht darum, ihre Expertise zu ergänzen, um die Nutzung medizinischer Ressourcen und individualisierte Patientenversorgung zu optimieren.”

Die Technologie ist kostenlos für Ingenieure und Wissenschaftler verfügbar, damit sie weiterentwickelt werden kann. Sie wird derzeit in ein größeres klinisches Entscheidungssystem integriert, das im Rahmen der COVID-Net Open-Source-Initiative entwickelt wurde. Dieses System hilft Ärzten, die Schwere von COVID-Fällen durch KI-Analyse und medizinische Bilder zu bestimmen.

Die Forschung mit dem Titel “COVID-Net Clinical ICU: Verbesserte Vorhersage der Aufnahme in die Intensivstation für COVID-19-Patienten durch Erklärbarkeit und Vertrauenswürdigkeitsquantifizierung” wird während eines Workshops am 10. Dezember auf der Konferenz zu neuronalen Informationsverarbeitungssystemen 2021 vorgestellt. An der Arbeit waren auch die DarwinAI-Forscher Audrey Chung und Mahmoud Famouri sowie der Ingenieur-PhD-Student Andrew Hryniowski beteiligt.