Noua Inteligență Artificială Demonstrată a fi Extrem de Eficace în Identificarea COVID-19 în Plămâni

Inteligența artificială (IA) a fost din nou dovedită a fi un instrument eficient în lupta împotriva COVID-19. Un nou studiu de la Universitatea Centrală din Florida a demonstrat cum IA poate fi aproape la fel de precisă ca un medic în diagnosticarea virusului prezent în plămâni, precum și cum poate fi utilizată pentru a îmbunătăți testarea.

Studiul a fost publicat în Nature Communications.

Diagnosticarea COVID-19

Echipa de cercetători a dezvoltat un algoritm de IA care poate fi instruit pentru a identifica pneumonia COVID-19 în scanări de tomografie computerizată (CT), și a demonstrat o rată de acuratețe de până la 90 la sută. A fost, de asemenea, capabil să identifice corect cazurile pozitive și negative, 84 la sută și 93 la sută din timp, respectiv.

Scanările CT au fost dovedite a fi mai eficiente în ceea ce privește diagnosticarea și progresia COVID-19 în comparație cu testele de reacție în lanț a polimerazei (RT-PCR). Aceste teste sunt adesea utilizate, dar au rate ridicate de fals negativ și, de obicei, necesită mai mult timp pentru a fi procesate.

Unul dintre cele mai mari motive pentru care scanările CT sunt utilizate pentru diagnosticarea COVID-19 este că pot detecta virusul chiar și la persoanele care nu prezintă simptome. Nu se oprește aici, însă, deoarece pot detecta, de asemenea, virusul la persoanele cu simptome timpurii, la cele care se află în stadiul cel mai grav al bolii, precum și la cele care s-au recuperat și nu mai prezintă simptome.

Cu toate beneficiile sale, scanările CT au, de asemenea, și dezavantaje, ceea ce face ca, uneori, să nu fie recomandate pentru identificarea COVID-19. Acest lucru se datorează asemănărilor dintre pneumonia asociată cu gripa și COVID-19.

Noul Algoritm

Luând în considerare toate acestea, echipa de cercetători de la UCF a dezvoltat un nou algoritm care poate identifica cu acuratețe COVID-19. Nu numai atât, dar poate, de asemenea, să facă distincția între COVID-19 și gripă, ceea ce este extrem de util pentru medici.

Ulas Bagci este profesor asistent în Departamentul de Știința Calculatoarelor de la UCF și coautor al studiului.

“Am demonstrat că o abordare bazată pe învățare profundă a IA poate servi ca un instrument standardizat și obiectiv pentru a asista sistemele de sănătate, precum și pacienții”, spune Bagci. “Poate fi utilizat ca un instrument de test complementar în populații limitate și specifice, și poate fi utilizat rapid și la scară largă în cazul unei recidive a unei epidemii.”

În studiu, echipa de cercetători a instruit un algoritm de computer pentru a detecta COVID-19 în scanări de tomografie computerizată a plămânilor, cu un total de 1.280 de pacienți din China, Japonia și Italia observați. Următorul pas a fost să testeze algoritmul pe 1.337 de pacienți care sufereau de diverse boli ale plămânilor, inclusiv COVID-19, cancer și pneumonie nu cauzată de COVID-19.

Rezultatele de la computer au fost comparate cu diagnosticile de la medici, și cercetătorii au constatat că algoritmul a fost extrem de eficient în detectarea cu acuratețe a pneumoniei COVID-19 în plămâni, precum și în distingerea între COVID-19 și alte boli.

“Am demonstrat că modelele robuste de IA pot atinge o acuratețe de până la 90 la sută în populații de test independente, pot menține o specificitate ridicată în pneumonie ne-COVID-19 și pot demonstra generalizabilitate la populații și centre nevizitate”, spune Bagci.

Studiul a implicat, de asemenea, coautorii Baris Turkbey, care este medic de cercetare asociat la Branch-ul de Imagistică Moleculară al Institutului Național de Cancer al NIH, și Bradford J. Wood, care este directorul Centrului de Oncologie Intervențională al NIH și șeful de radiologie intervențională la Centrul Clinic al NIH.

Noua dezvoltare din UCF este unul dintre exemplele mai recente de modul în care IA poate fi utilizată în timpul unei pandemii. Tehnologia a fost implementată în diverse domenii legate de COVID-19, inclusiv urmărirea, testarea, prevenirea, diagnosticarea, cercetarea și dezvoltarea de vaccinuri.