AI-systeem identificeert COVID-19-patiënten die IC-behandeling nodig hebben

Een nieuw kunstmatig intelligentie (AI)-systeem, ontwikkeld door onderzoekers van de Universiteit van Waterloo en DarwinAI, een startupbedrijf opgericht door alumni, kan artsen helpen om beperkte middelen efficiënt te gebruiken tijdens de COVID-19-pandemie. Het systeem kan patiënten identificeren die intensieve zorg (IC) nodig hebben.

Bepaling van IC-noodzaak

Het AI-systeem voorspelt de noodzaak van IC-opname door het gebruik van 200 klinische gegevenspunten, waaronder bloedtestresultaten, medische geschiedenis en vitale tekenen.

Alexander Wong is een professor in systeemontwerp en Canada Research Chair in AI en medische beeldvorming aan de Universiteit van Waterloo.

“Dat is een zeer belangrijke stap in het klinische beslissingsproces voor het triageren van patiënten en het ontwikkelen van behandelplannen”, zei Wong.

De AI-software werd getraind op gegevens die zijn geëxtraheerd uit 400 gevallen in het Hospital Sirio-Libanês in São Paulo, Brazilië. Het was gebaseerd op de beslissingen van artsen om COVID-patiënten al dan niet op te nemen voor IC-zorg.

Het neurale netwerk leerde van deze gegevens en kon vervolgens de noodzaak van IC-opname in nieuwe COVID-gevallen voorspellen met een nauwkeurigheid van meer dan 95%. Het kan ook de belangrijkste factoren identificeren die leiden tot zijn voorspellingen, waardoor artsen een beter begrip krijgen van het proces.

Een instrument voor gezondheidsfunctionarissen

Deze technologie is niet bedoeld om gezondheidsfunctionarissen te vervangen, maar moet dienen als een instrument dat snellere en beter geïnformeerde beslissingen kan nemen, waardoor patiënten de zorg krijgen die ze nodig hebben wanneer ze die nodig hebben.

Wong is ook directeur van het Vision and Image Processing (VIP)-lab aan de Universiteit van Waterloo.

“Het doel is om artsen te helpen snellere, meer geïnformeerde beslissingen te nemen op basis van eerdere patiëntgevallen en resultaten”, zei hij. “Het gaat erom hun expertise te versterken om de gebruikmaking van medische middelen en individuele patiëntenzorg te optimaliseren.”

De technologie is vrij beschikbaar voor ingenieurs en wetenschappers, zodat deze kan worden verbeterd. Het wordt nu geïntegreerd in een groter klinisch beslissingsondersteuningsysteem, dat is ontwikkeld via de COVID-Net open-source-initiatief. Dit ondersteuningsysteem helpt artsen de ernst van COVID-gevallen te bepalen door middel van AI-analyse en medische beelden.

Het onderzoek getiteld “COVID-Net Clinical ICU: Verbeterde voorspelling van IC-opname voor COVID-19-patiënten via uitlegbaarheid en vertrouwenskwantificatie” zal worden gepresenteerd tijdens een workshop op 10 december op de Conferentie over Neurale Informatieverwerkingssystemen in 2021. Het onderzoek werd ook uitgevoerd door DarwinAI-onderzoekers Audrey Chung en Mahmoud Famouri, evenals door de promovendus Andrew Hryniowski.