System sztucznej inteligencji identyfikuje pacjentów z COVID-19 wymagających intensywnej opieki

Nowy system sztucznej inteligencji (AI) opracowany przez badaczy z Uniwersytetu w Waterloo i DarwinAI, startupu założonego przez absolwentów, może pomóc lekarzom efektywnie wykorzystywać ograniczone zasoby podczas pandemii COVID-19. System jest w stanie identyfikować pacjentów, którzy wymagają leczenia w oddziale intensywnej opieki (ICU).

Determining ICU Necessity

System AI przewiduje konieczność przyjęcia do ICU poprzez wykorzystanie 200 punktów danych klinicznych, w tym wyników badań krwi, historii medycznej i wskaźników życiowych.

Alexander Wong jest profesorem inżynierii systemów i kanadyjskim przewodniczącym AI i obrazowania medycznego na Uniwersytecie w Waterloo.

„To bardzo ważny krok w procesie wspierania decyzji klinicznych w celu triażu pacjentów i opracowania planów leczenia”, powiedział Wong.

Oprogramowanie AI zostało przeszkolone na danych wyodrębnionych z 400 przypadków w szpitalu Sirio-Libanês w São Paulo, w Brazylii. Opierało się na tym, czy lekarze zdecydowali, czy pacjenci z COVID-19 powinni być przyjęci do ICU.

Sieć neuronowa nauczyła się z tych danych i była w stanie później przewidzieć potrzebę przyjęcia do ICU w nowych przypadkach COVID-19 z dokładnością ponad 95%. Może również identyfikować kluczowe czynniki, które powodują jej przewidywania, co pomaga klinicystom lepiej zrozumieć proces.

A Tool for Health Officials

Ta technologia nie jest przeznaczona do zastąpienia urzędników służby zdrowia, ale raczej do działania jako narzędzie, które może podejmować szybsze i bardziej świadome decyzje, co pomaga pacjentom otrzymać opiekę, gdy jej potrzebują.

Wong jest również dyrektorem Laboratorium Przetwarzania Wizji i Obrazów (VIP) na Uniwersytecie w Waterloo.

„Celem jest pomoc klinicystom w podejmowaniu szybszych, bardziej uzasadnionych decyzji na podstawie przypadków pacjentów i wyników z przeszłości”, powiedział. „Chodzi o uzupełnienie ich ekspertyzy w celu optymalizacji wykorzystania zasobów medycznych i indywidualizacji opieki nad pacjentem”.

Technologia jest dostępna bezpłatnie dla inżynierów i naukowców, aby mogli ją dalej ulepszać. Jest teraz włączana do większego systemu wspierania decyzji klinicznych, który został opracowany w ramach COVID-Net inicjatywy open-source. Ten system wspierania decyzji pomaga lekarzom określić ciężkość przypadków COVID-19 za pomocą analizy AI i obrazów medycznych.

Badanie zatytułowane „COVID-Net Clinical ICU: Enhanced Prediction of ICU Admission for COVID-19 Patients via Explainability and Trust CQuantification” zostanie przedstawione podczas warsztatów 10 grudnia na Konferencji o Przetwarzaniu Informacji Neuronowej w 2021 roku. W badaniu wzięli udział również badacze z DarwinAI, Audrey Chung i Mahmoud Famouri, a także studentka inżynierii PhD, Andrew Hryniowski.