COVID-19를 폐에서 식별하는 데 매우 효과적인 새로운 AI 시연

인공 지능(AI)은 다시 한번 COVID-19와의 전쟁에서 효과적인 도구로 입증되었습니다. 중앙 플로리다 대학(University of Central Florida)에서 수행된 새로운 연구는 폐에서 바이러스를 진단하고 테스트를 개선하는 데 어떻게 AI를 사용할 수 있는지 보여주었습니다.

이 연구는 네이처 커뮤니케이션즈에 발표되었습니다.

COVID-19 진단

연구자들은 컴퓨터 단층 촬영(CT) 스캔에서 COVID-19 폐렴을 식별할 수 있는 AI 알고리즘을 개발했습니다. 알고리즘은 90%의 정확도를 보여주었습니다. 또한 양성 및 음성 사례를 각각 84% 및 93%의 정확도로 올바르게 식별했습니다.

CT 스캔은 전염병 진단과 진행에 있어 역전사 중합 효소 연쇄 반응(RT-PCR) 테스트보다 더 효과적인 것으로 입증되었습니다. 이러한 테스트는 종종 사용되지만 높은 거짓 음성률을 가지고 있으며 일반적으로 처리에 더 오랜 시간이 걸립니다.

COVID-19를 진단하는 데 CT 스캔을 사용하는 가장 큰 이유는 bahwa 바이러스를 심ptom이 없는 개인에서도 감지할 수 있다는 것입니다. 그러나 이것이 끝이 아닙니다. 초기 증상, 질병의 최악의 단계, 그리고 더 이상 증상이 없는 개인에서도 바이러스를 감지할 수 있습니다.

모든 이점에도 불구하고, CT 스캔에는 단점도 있습니다. 이는 인플루엔자 관련 폐렴과 COVID-19 사이의 유사성 때문입니다.

새로운 알고리즘

이 모든 것을 고려하여, 연구자들은 COVID-19를 정확하게 식별할 수 있는 새로운 알고리즘을 개발했습니다. 또한 의사들에게 매우 유용한 인플루엔자와 COVID-19를 구별할 수 있습니다.

울라스 바그치(Ulas Bagci)는 중앙 플로리다 대학 컴퓨터 과학부의 조교수이자 연구의 공동 저자입니다.

“우리는 깊은 학습 기반의 AI 접근 방식이 의료 시스템 및 환자에게 표준화되고 객관적인 도구로 사용될 수 있음을 보여주었습니다.”라고 바그치는 말합니다. “이것은 매우 특정한 제한된 인구에서 보완 테스트 도구로 사용될 수 있으며, 불행한 재발의 경우 빠르게 대규모로 사용될 수 있습니다.”

연구에서 연구자들은 컴퓨터 알고리즘을 중국, 일본, 이탈리아의 1,280명의 환자에서 폐에서 COVID-19를 감지하도록 훈련시켰습니다. 다음 단계는 COVID-19, 암, COVID-19가 아닌 폐렴을 앓고 있는 1,337명의 환자에게 알고리즘을 테스트하는 것이었습니다.

컴퓨터의 결과는 의사들의 진단과 비교되었으며, 연구자들은 알고리즘이 폐에서 COVID-19 폐렴을 정확하게 감지하고 다른 질병과 구별하는 데 매우 효과적임을 발견했습니다.

“우리는 강력한 AI 모델이 독립적인 테스트 인구에서 90%의 정확도를 달성할 수 있으며, COVID-19와 관련되지 않은 폐렴에서 높은 특이도를 유지하며, 이전에 보지 못한 환자 인구와 센터에 일반화될 수 있음을 보여주었습니다.”라고 바그치는 말합니다.

이 연구에는 바리스 투르크베이(Baris Turkbey)와 브래드포드 J. 우드(Bradford J. Wood)도 공동 저자로 참여했습니다. 투르크베이는 미국 국립 보건원(NIH)의 국립 암 연구소 분자 영상 지부의 연구 과학자이고, 우드는 NIH의 중재적 종양학 센터의 책임자이자 NIH 임상 센터의 중재적 방사선과 과장입니다.

중앙 플로리다 대학에서 개발된 새로운 기술은 인공 지능을 전염병 동안에 활용하는 더 최근의 예 중 하나입니다. 이 기술은 추적, 테스트, 예방, 진단, 연구 및 백신 개발을 포함하여 COVID-19와 관련된 다양한 분야에서 구현되었습니다.