Новая система ИИ продемонстрировала высокую эффективность в выявлении COVID-19 в легких

Искусственный интеллект (ИИ) вновь доказал свою эффективность в борьбе с COVID-19. Новое исследование, проведенное в Университете Центральной Флориды, продемонстрировало, как ИИ может быть почти так же точен, как врач, в диагностике вируса, присутствующего в легких, а также как он может быть использован для улучшения тестирования.

Исследование было опубликовано в Nature Communications.

Диагностика COVID-19

Группа исследователей разработала алгоритм ИИ, который можно было обучить для выявления пневмонии COVID-19 на компьютерных томограммах (КТ), и он продемонстрировал точность до 90 процентов. Он также смог правильно определить положительные и отрицательные случаи, 84 процента и 93 процента времени соответственно.

КТ-сканы оказались более эффективными для диагностики и прогрессирования COVID-19 по сравнению с тестами на полимеразную цепную реакцию с обратной транскрипцией (РТ-ПЦР). Эти тесты часто используются, но они имеют высокий уровень ложноотрицательных результатов и обычно требуют больше времени для обработки.

Одной из основных причин использования КТ-сканов для диагностики COVID-19 является то, что они могут обнаружить вирус даже у людей, не проявляющих симптомов. Это не все, поскольку они также могут обнаружить его у людей с ранними симптомами, у тех, кто находится в худшей стадии заболевания, а также у тех, кто уже выздоровел и не имеет симптомов.

Несмотря на все свои преимущества, КТ-сканы также имеют свои недостатки, что является причиной, по которой они иногда не рекомендуются для выявления COVID-19. Это связано с сходством между пневмонией, связанной с гриппом, и COVID-19.

Новый алгоритм

Учитывая все это, группа исследователей в УCF разработала новый алгоритм, который может точно выявить COVID-19. Кроме того, он может различать COVID-19 и грипп, что очень полезно для врачей.

Улас Багчи – помощник профессора в департаменте компьютерных наук УCF и соавтор исследования.

«Мы продемонстрировали, что подход, основанный на глубоком обучении ИИ, может служить стандартизированным и объективным инструментом для помощи системам здравоохранения, а также пациентам», – говорит Багчи. «Он может быть использован в качестве дополнительного тестового инструмента в очень конкретных ограниченных популяциях и может быть использован быстро и в крупном масштабе в случае повторного всплеска».

В исследовании группа исследователей обучила компьютерный алгоритм для выявления COVID-19 на КТ-сканы легких, с общим количеством 1280 пациентов из Китая, Японии и Италии. Следующий шаг был проверка алгоритма на 1337 пациентах, страдающих различными заболеваниями легких, включая COVID-19, рак и пневмонию, не вызванную COVID-19.

Результаты, полученные компьютером, были затем сравнены с диагнозами врачей, и исследователи обнаружили, что алгоритм был чрезвычайно эффективен в точном выявлении пневмонии COVID-19 в легких, а также в различении между COVID-19 и другими заболеваниями.

«Мы показали, что прочные модели ИИ могут достигать точности до 90 процентов в независимых тестовых популяциях, сохранять высокую специфичность в пневмонии, не связанной с COVID-19, и демонстрировать обобщаемость для не виденных ранее пациентов и центров», – говорит Багчи.

Исследование также включало соавторов Бариса Туркбея, который является исследователем в Национальном институте рака молекулярной визуализации, и Брэдфорда Дж. Вуда, который является директором Центра интервенционной онкологии и главой интервенционной радиологии в клиническом центре Национальных институтов здравоохранения.

Новое развитие из УCF является одним из недавних примеров того, как ИИ может быть использован во время пандемии. Технология была реализована в различных областях, связанных с COVID-19, включая отслеживание, тестирование, профилактику, диагностику, исследования и разработку вакцин.