Система штучного інтелекту ідентифікує пацієнтів з COVID-19, яким потрібне лікування в реанімації

Нова система штучного інтелекту (ШІ), розроблена дослідниками Університету Ватерлоо та DarwinAI, компанії, заснованої випускниками, може допомогти лікарям ефективно використовувати обмежені ресурси під час пандемії COVID-19. Система здатна ідентифікувати пацієнтів, яким потрібне лікування в реанімації.

Визначення необхідності лікування в реанімації

Система ШІ передбачає необхідність лікування в реанімації через використання 200 клінічних даних, які включають результати аналізів крові, медичну історію та життєво важливі показники.

Александр Вонг – професор системного проектування та Канадський дослідницький стільці з ШІ та медичної візуалізації в Університеті Ватерлоо.

“Це дуже важливий крок у клінічному процесі підтримки прийняття рішень щодо лікування пацієнтів та розробки планів лікування”, – сказав Вонг.

Програмне забезпечення ШІ було навчено на даних, витягнутих з 400 випадків у лікарні Сіріо-Лібанес у Сан-Паулу, Бразилія. Воно було засновано на тому, чи вирішували лікарі про те, чи потрібно пацієнтам з COVID-19 лікування в реанімації.

Нейронна мережа навчилася на цих даних і була здатна передбачити необхідність лікування в реанімації у нових випадках COVID-19 з точністю понад 95%. Вона також здатна ідентифікувати ключові фактори, які призводять до її передбачень, що допомагає клініцистам краще зрозуміти процес.

Інструмент для офіційних осіб охорони здоров’я

Ця технологія не призначена для заміни офіційних осіб охорони здоров’я, а скоріше як інструмент, який може приймати швидші та більш обґрунтовані рішення, що допомагає пацієнтам отримувати допомогу, коли їм це потрібно.

Вонг також є директором лабораторії зору та обробки зображень (VIP) в Університеті Ватерлоо.

“Мета – допомогти клініцистам приймати швидші, більш обґрунтовані рішення на основі попередніх випадків та результатів лікування”, – сказав він. “Все це про те, щоб доповнювати їхню експертизу для оптимізації використання медичних ресурсів та індивідуального лікування пацієнтів”.

Технологія безкоштовно доступна інженерам та науковцям, щоб вони могли продовжувати її удосконалювати. Вона зараз інтегрується до більшої системи підтримки прийняття клінічних рішень, розробленої в рамках відкритої ініціативи COVID-Net. Ця система підтримки прийняття рішень допомагає лікарям визначити ступінь тяжкості випадків COVID-19 через аналіз ШІ та медичних зображень.

Дослідження під назвою “COVID-Net Clinical ICU: Enhanced Prediction of ICU Admission for COVID-19 Patients via Explainability and Trust CQuantification” буде представлено під час семінару 10 грудня на Конференції з обробки нейронної інформації 2021 року. У роботі також брали участь дослідники DarwinAI Одрі Чунг та Махмуд Фаморі, а також аспірант-інженер Ендрю Хриниовський.