新しいAIがCOVID-19の肺部感染を非常に効果的に特定できることが実証された

人工知能（AI）は、COVID-19との戦いで再び有効なツールであることが証明された。フロリダ中央大学の新しい研究では、AIが肺のCTスキャンでCOVID-19ウイルスを特定することが、医師とほぼ同等の精度でできることを示した。また、AIがテストの改善にどのように利用できるかも示された。

この研究は、Nature Communicationsに掲載された。

COVID-19の診断

研究者チームは、COVID-19肺炎をCTスキャンで特定できるAIアルゴリズムを開発し、90パーセントの精度でCOVID-19を正確に特定できることを実証した。また、陽性例と陰性例をそれぞれ84パーセントと93パーセントの精度で正しく特定した。

CTスキャンは、COVID-19の診断と進展において、転写ポリメラーゼ連鎖反応（RT-PCR）テストよりも有効であることが証明されている。これらのテストはよく使用されるが、偽陰性率が高く、処理に時間がかかることが多い。

CTスキャンがCOVID-19の診断に使用される最大の理由は、症状がなくてもウイルスを検出できることである。ただし、早期症状、疾患の最悪の段階、症状がなくてもウイルスを検出できる。

CTスキャンの利点は多数あるが、インフルエンザ関連肺炎とCOVID-19の類似性により、COVID-19の特定に使用しないことがある。

新しいアルゴリズム

これらを考慮して、UCFの研究者チームはCOVID-19を正確に特定できる新しいアルゴリズムを開発した。また、COVID-19とインフルエンザを区別できることも示された。

ウラス・バグチは、UCFのコンピューターサイエンス学部の助教授であり、この研究の共著者である。

「私たちは、ディープラーニングベースのAIアプローチが、ヘルスケアシステムおよび患者を支援するための標準化された客観的なツールとして機能できることを実証した」とバグチは述べた。「特定の限定された集団において補助テストツールとして使用でき、不幸な再発の際には迅速かつ大規模に使用できる。」

研究では、研究者チームが1,280人の患者（中国、日本、イタリア）からなる肺のCTスキャンを使用して、COVID-19を特定するためのコンピュータアルゴリズムをトレーニングした。次に、1,337人の患者（COVID-19、癌、COVID-19以外の肺炎）を使用してアルゴリズムをテストした。

コンピュータからの結果を医師の診断と比較すると、研究者はアルゴリズムが肺のCOVID-19肺炎を正確に特定し、COVID-19と他の疾患を区別することが非常に効果的であることを発見した。

「私たちは、堅牢なAIモデルが独立したテスト集団で最大90パーセントの精度を達成し、COVID-19以外の肺炎における高い特異性を維持し、患者集団やセンターの汎用性を示すことを実証した」とバグチは述べた。

この研究には、NIHの国立がん研究所分子イメージングブランチの研究医師であるバリス・タークベイと、NIHの介入性腫瘍学センターのセンター長であり、NIHの臨床センターの介入性放射線科のチーフであるブラッドフォード・J・ウッドも共著者として参加した。

UCFからの新しい開発は、パンデミック中にAIがどのように活用できるかを示す最近の例の1つである。AI技術は、追跡、テスト、予防、診断、研究、ワクチン開発などのCOVID-19に関連するさまざまな分野で実装されている。