Система ИИ определяет пациентов с COVID-19, которым требуется палата интенсивной терапии

Новая система искусственного интеллекта (ИИ), разработанная исследователями Университета Ватерлоо и DarwinAI, стартап-компанией, основанной выпускниками, может помочь врачам эффективно использовать ограниченные ресурсы во время пандемии COVID-19. Система способна определять пациентов, которым требуется лечение в палате интенсивной терапии (ИКТ).

Определение необходимости ИКТ

Система ИИ предсказывает необходимость госпитализации в ИКТ через использование 200 клинических данных, которые включают результаты анализов крови, медицинскую историю и жизненно важные показатели.

Александр Вонг является профессором системного проектирования и инженерии и Канадским исследовательским стулом в области ИИ и медицинской визуализации в Университете Ватерлоо.

«Это очень важный шаг в клиническом процессе поддержки принятия решений для_triажа пациентов и разработки планов лечения», – сказал Вонг.

Программное обеспечение ИИ было обучено на данных, извлеченных из 400 случаев в больнице Сиро-Либанес в Сан-Паулу, Бразилия. Оно было основано на том, решали ли врачи, следует ли госпитализировать пациентов с COVID-19 для лечения в ИКТ.

Нейронная сеть научилась на этих данных и смогла предсказать необходимость госпитализации в ИКТ у новых пациентов с COVID-19 с точностью более 95%. Она также способна определять ключевые факторы, которые приводят к ее предсказаниям, что помогает клиницистам лучше понять процесс.

Инструмент для медицинских работников

Эта технология не предназначена для замены медицинских работников, а скорее служит инструментом, который может принимать более быстрые и обоснованные решения, что помогает пациентам получить необходимую помощь, когда им это нужно.

Вонг также является директором лаборатории обработки изображений и видения (VIP) в Университете Ватерлоо.

«Цель – помочь клиницистам принимать более быстрые и обоснованные решения на основе предыдущих случаев и результатов лечения пациентов», – сказал он. «Все это о том, чтобы дополнить их опыт, чтобы оптимизировать использование медицинских ресурсов и индивидуализированную помощь пациентам».

Технология доступна бесплатно инженерам и ученым, чтобы они могли продолжать ее совершенствовать. В настоящее время она интегрируется в более крупную систему поддержки клинических решений, разработанную в рамках COVID-Net открытой инициативы. Эта система поддержки помогает врачам определять степень тяжести случаев COVID-19 с помощью анализа ИИ и медицинских изображений.

Исследование под названием «COVID-Net Clinical ICU: Enhanced Prediction of ICU Admission for COVID-19 Patients via Explainability and Trust CQuantification» будет представлено на семинаре 10 декабря на Конференции по обработке нейронной информации 2021 года. В работе также участвовали исследователи DarwinAI Одри Чунг и Махмуд Фамури, а также аспирант-инженер Эндрю Хриниовский.