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

Een nieuw kunstmatig intelligentie (AI)-systeem, ontwikkeld door onderzoekers aan de University of 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) behandeling nodig hebben.

Bepaling van IC-noodzaak

Het AI-systeem voorspelt de noodzaak van IC-opname met behulp 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 University of Waterloo.

“Dat is een zeer belangrijke stap in het klinische beslissingsondersteuningsproces voor triage 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 of artsen besloten of COVID-patiënten voor IC-zorg in aanmerking kwamen.

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 tot zijn voorspellingen leiden, waardoor klinici een beter begrip van het proces krijgen.

Een instrument voor gezondheidsfunctionarissen

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

Wong is ook directeur van de Vision and Image Processing (VIP) Lab aan de University of Waterloo.

“Het doel is om klinici te helpen snellere, meer consistente beslissingen te nemen op basis van eerder patiëntengevallen en resultaten”, zei hij. “Het gaat erom hun expertise te versterken om de gebruikt 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 via AI-analyse en medische beelden.

Het onderzoek getiteld “COVID-Net Clinical ICU: Enhanced Prediction of ICU Admission for COVID-19 Patients via Explainability and Trust CQuantification” zal worden gepresenteerd tijdens een workshop op 10 december op de 2021 Conference on Neural Information Processing Systems. Het onderzoek betrof ook onderzoekers van DarwinAI, Audrey Chung en Mahmoud Famouri, evenals de promovendus Andrew Hryniowski.