Новий AI доведено до крайньої ефективності в ідентифікації COVID-19 в легенях

Штучний інтелект (AI) знову доведено свою ефективність у боротьбі з COVID-19. Нове дослідження Університету Центральної Флориди продемонструвало, як AI може бути майже так само точним, як лікар, при діагностиці вірусу в легенях, а також як його можна використовувати для покращення тестування.

Дослідження було опубліковано в Nature Communications.

Діагностика COVID-19

Команда дослідників розробила алгоритм AI, який можна було навчити для ідентифікації пневмонії COVID-19 на комп’ютерних томограмах (КТ), і він продемонстрував точність до 90 відсотків. Він також能够 правильно ідентифікувати позитивні та негативні випадки в 84 та 93 відсотках випадків відповідно.

КТ-сканиування доведено свою ефективність у діагностиці та прогресі COVID-19 порівняно з тестами транскрипції-полімеразної ланцюгової реакції (RT-PCR). Ці тести часто використовуються, але вони мають високий рівень хибно-негативних результатів і зазвичай потребують більше часу для обробки.

Одна з найбільших причин використання КТ-сканиувань для діагностики COVID-19 полягає в тому, що вони можуть виявити вірус навіть у осіб, які не мають симптомів. Це не зупиняється там, оскільки вони також можуть виявити вірус у осіб з ранніми симптомами, тих, хто перебуває в найгіршій стадії захворювання, а також тих, хто вже одужав і не має симптомів.

Відповідно з усіма своїми перевагами, КТ-сканиування також мають свої недоліки, через які вони іноді не рекомендуються для ідентифікації COVID-19. Це пов’язано з подібностями між пневмонією, пов’язаною з грипом, та COVID-19.

Новий алгоритм

Враховуючи все це, команда дослідників Університету Центральної Флориди розробила новий алгоритм, який能够 точно виявити COVID-19. Крім того, він能够 розрізняти COVID-19 та грип, що дуже корисно для лікарів.

Улас Багчі – асистент-професор кафедри комп’ютерних наук Університету Центральної Флориди та співавтор дослідження.

«Ми продемонстрували, що підхід, заснований на глибокому навчанні AI, може служити стандартизованим та об’єктивним інструментом для допомоги системам охорони здоров’я та пацієнтам», – говорить Багчі. «Він може бути використаний як додатковий інструмент для тестування в дуже конкретних обмежених популяціях, і він може бути використаний швидко та у великому масштабі у разі повторної епідемії».

У дослідженні команда дослідників навчала комп’ютерний алгоритм для виявлення COVID-19 на КТ-сканиуваннях легенів, з загальною кількістю 1280 пацієнтів з Китаю, Японії та Італії. Наступним кроком було тестування алгоритму на 1337 пацієнтах, які страждали від різних легеневих захворювань, включаючи COVID-19, рак та пневмонію, не спричинену COVID-19.

Результати комп’ютера були порівняні з діагнозами лікарів, і дослідники виявили, що алгоритм був дуже ефективним у точному виявленні пневмонії COVID-19 в легенях, а також у розрізнянні між COVID-19 та іншими захворюваннями.

«Ми продемонстрували, що стійкі моделі AI можуть досягати точності до 90 відсотків у незалежних тестових популяціях, зберігаючи високу специфічність у пневмонії, не пов’язаній з COVID-19, та демонструють узагальнюваність до невидимих пацієнтських популяцій та центрів», – говорить Багчі.

Дослідження також涉ало співавторів Баріса Туркбея, який є асоціативним дослідником Національного інституту раку молекулярної візуалізації, та Бредфорда Дж. Вуда, який є директором Центру інтервенційної онкології та головним інтервенційним радіологом Національного інституту охорони здоров’я.

Новий розвиток Університету Центральної Флориди є одним з останніх прикладів того, як AI можна використовувати під час пандемії. Технологія була реалізована в різних областях, пов’язаних з COVID-19, включаючи відстеження, тестування, профілактику, діагностику, дослідження та розробку вакцин.