Nowy AI okazał się niezwykle skuteczny w identyfikowaniu COVID-19 w płucach

Sztuczna inteligencja (AI) ponownie okazała się skutecznym narzędziem w walce z COVID-19. Nowe badanie przeprowadzone na Uniwersytecie Centralnej Florydy wykazało, jak AI może być prawie tak dokładne jak lekarz w diagnozowaniu wirusa obecnego w płucach, a także jak może być wykorzystywane do poprawy testowania.

Badanie zostało opublikowane w Nature Communications.

Diagnozowanie COVID-19

Zespół badaczy opracował algorytm AI, który mógł być wyszkolony do identyfikowania zapalenia płuc COVID-19 w tomografii komputerowej (CT), i wykazał wskaźnik dokładności do 90 procent. Był również w stanie poprawnie zidentyfikować przypadki pozytywne i negatywne, odpowiednio 84 procent i 93 procent czasu.

Tomografia komputerowa okazała się bardziej skuteczna w diagnozowaniu i monitorowaniu COVID-19 w porównaniu z testami PCR. Te testy są często używane, ale mają wysoki wskaźnik fałszywie negatywnych wyników i zwykle wymagają więcej czasu na przetworzenie.

Jednym z największych powodów, dla których tomografia komputerowa jest stosowana w diagnozowaniu COVID-19, jest to, że może wykryć wirus nawet u osób, które nie wykazują objawów. Nie kończy się to jednak na tym, ponieważ może również wykryć go u osób z wczesnymi objawami, tych, którzy są w najgorszym stadium choroby, a także tych, którzy już się wyzdrowieli i nie mają objawów.

Mimo wszystkich korzyści, tomografia komputerowa ma również swoje wady, co sprawia, że czasem nie jest zalecana do identyfikacji COVID-19. Wynika to z podobieństw między zapaleniem płuc wywołanym przez grypę a COVID-19.

Nowy algorytm

Biorąc pod uwagę wszystkie te czynniki, zespół badaczy z UCF opracował nowy algorytm, który może dokładnie wykryć COVID-19. Co więcej, może również odróżnić COVID-19 od grypy, co jest niezwykle przydatne dla lekarzy.

Ulas Bagci jest adiunktem w Departamencie Informatyki UCF i współautorem badania.

“Wykazaliśmy, że podejście oparte na głębokim uczeniu się AI może służyć jako standaryzowane i obiektywne narzędzie wspomagające systemy opieki zdrowotnej oraz pacjentów”, mówi Bagci. “Może być stosowane jako uzupełniające narzędzie testowe w bardzo specyficznych i ograniczonych populacjach, a także może być stosowane szybko i na dużą skalę w przypadku niefortunnego wybuchu epidemii.”

W badaniu zespół badaczy wytrenował algorytm komputerowy do wykrywania COVID-19 w tomografii komputerowej płuc, z udziałem 1280 pacjentów z Chin, Japonii i Włoch. Następnym krokiem było przetestowanie algorytmu na 1337 pacjentach cierpiących na różne choroby płuc, w tym COVID-19, raka i zapalenie płuc nie wywołane przez COVID-19.

Wyniki uzyskane przez komputer zostały porównane z diagnozami lekarzy, a badacze stwierdzili, że algorytm był niezwykle skuteczny w dokładnym wykrywaniu zapalenia płuc COVID-19 w płucach, a także w odróżnianiu COVID-19 od innych chorób.

“Wykazaliśmy, że solidne modele AI mogą osiągnąć dokładność do 90 procent w niezależnych testach populacji, utrzymać wysoką specyficzność w przypadku zapaleń płuc niezwiązanych z COVID-19 i wykazać uniwersalność w stosunku do niezidentyfikowanych populacji i ośrodków”, mówi Bagci.

Badanie było również prowadzone przez współautorów Barisa Turkbeya, który jest starszym lekarzem badawczym w Narodowym Instytucie Raka, oraz Bradforda J. Wooda, który jest dyrektorem Centrum Intervencji Onkologicznych i kierownikiem radiologii interwencyjnej w Klinice NIH.

Nowy rozwój z UCF jest jednym z najnowszych przykładów tego, jak AI może być wykorzystywana podczas pandemii. Technologia ta została zaimplementowana w różnych obszarach związanych z COVID-19, w tym śledzeniu, testowaniu, prewencji, diagnozie, badaniach i rozwoju szczepionek.