AI-system identifiserer COVID-19-pasienter som trenger intensivavdeling

Et nytt kunstig intelligens-system (AI) utviklet av forskere ved University of Waterloo og DarwinAI, et startup-selskap grunnlagt av tidligere studenter, kan hjelpe leger med å bruke begrensede ressurser effektivt under COVID-19-pandemien. Systemet kan identifisere pasienter som trenger intensivavdeling (ICU).

Å bestemme behov for ICU

AI-systemet forutsier behovet for ICU-innleggelse gjennom bruk av 200 kliniske datapunkter, som inkluderer blodprøveresultater, medisinsk historie og vitale tegn.

Alexander Wong er professor i systemdesign og Canada Research Chair i AI og medisinsk bildebehandling ved Waterloo.

“Dette er et veldig viktig steg i den kliniske beslutningsstøtten for å prioritere pasienter og utvikle behandlingsplaner,” sa Wong.

AI-programvaren ble trenet på data fra 400 tilfeller ved Hospital Sirio-Libanês i São Paulo, Brasil. Den ble basert på om leger bestemte om COVID-pasienter skulle innlegges på ICU.

Nevralt nettverk lærte av denne dataen og kunne deretter forutsi behovet for ICU-innleggelse i nye COVID-tilfeller med mer enn 95% nøyaktighet. Det kan også identifisere de viktigste faktorene som resulterer i dens forutsigelser, som hjelper kliniske ansatte med å få en bedre forståelse av prosessen.

Et verktøy for helsemyndigheter

Denne teknologien er ikke ment å erstatte helsemyndigheter, men snarere fungere som et verktøy som kan ta raskere og mer informerte beslutninger, som hjelper pasienter med å motta behandling når de trenger det.

Wong er også direktør for Vision and Image Processing (VIP) Lab ved Waterloo.

“Målet er å hjelpe kliniske ansatte med å ta raskere, mer konstituerte beslutninger basert på tidligere pasienttilfeller og resultater,” sa han. “Det handler om å supplere deres ekspertise for å optimalisere bruken av medisinske ressurser og individuell pasientbehandling.”

Teknologien er fritt tilgjengelig for ingeniører og forskere så de kan fortsette å forbedre den. Den er nå en del av et større klinisk beslutningsstøttesystem, som ble utviklet gjennom COVID-Net åpne kilde-initiativ. Dette støttesystemet hjelper leger med å bestemme alvorlighetsgraden av COVID-tilfeller gjennom AI-analyse og medisinske bilder.

Forskningen med tittelen “COVID-Net Clinical ICU: Enhanced Prediction of ICU Admission for COVID-19 Patients via Explainability and Trust CQuantification” vil bli presentert under en workshop den 10. desember på 2021-konferansen om neurale informasjonsbehandlingsystemer. Arbeidet involverte også DarwinAI-forskere Audrey Chung og Mahmoud Famouri, samt ingeniør-PhD-student Andrew Hryniowski.