Искусственный интеллект может обнаружить COVID-19 на ультразвуковых изображениях легких так же, как программное обеспечение для распознавания лиц может обнаружить лицо в толпе, показывают новые исследования.

Полученные результаты расширяют возможности медицинской диагностики на основе искусственного интеллекта и приближают медицинских работников к возможности быстрой диагностики пациентов с COVID-19 и другими легочными заболеваниями с помощью алгоритмов, которые анализируют ультразвуковые изображения для выявления признаков заболевания.

Результаты, недавно  опубликованные  в  журнале Communications Medicine , стали кульминацией усилий, которые начались на ранних этапах пандемии, когда врачам понадобились инструменты для быстрой оценки состояния множества пациентов в перегруженных отделениях неотложной помощи.

«Мы разработали этот автоматизированный инструмент обнаружения, чтобы помочь врачам в условиях неотложной помощи с большим количеством пациентов, которым необходимо быстро и точно поставить диагноз, например, на ранних стадиях пандемии», — сказал старший автор  Муйинату Белл , партнер Джона К. Мэлоуна. Профессор электротехники и вычислительной техники, биомедицинской инженерии и информатики в Университете Джонса Хопкинса . «Потенциально мы хотим иметь беспроводные устройства, которые пациенты смогут использовать дома для мониторинга прогрессирования COVID-19».

Этот инструмент также имеет потенциал для разработки носимых устройств, которые отслеживают такие заболевания, как застойная сердечная недостаточность, которая может привести к перегрузке жидкостью в легких пациентов, мало чем отличаясь от COVID-19, сказала соавтор Тиффани  Фонг , доцент кафедры неотложной медицины в Университете Джонса Хопкинса. Лекарство.

«То, что мы делаем здесь с помощью инструментов искусственного интеллекта, — это следующий большой рубеж в сфере оказания медицинской помощи», — сказал Фонг. «Идеальным вариантом использования были бы носимые ультразвуковые пластыри, которые контролируют накопление жидкости и сообщают пациентам, когда им нужно скорректировать лечение или когда им нужно обратиться к врачу».

Как ИИ анализирует ультразвуковые изображения легких?

ИИ анализирует ультразвуковые изображения легких, чтобы выявить особенности, известные как B-линии, которые выглядят как яркие вертикальные аномалии и указывают на воспаление у пациентов с легочными осложнениями. Он сочетает в себе компьютерные изображения с реальными ультразвуковыми исследованиями пациентов, в том числе тех, кто обращался за помощью в Джонс Хопкинс.

«Нам пришлось достаточно хорошо смоделировать физику распространения ультразвука и акустических волн, чтобы получить правдоподобные смоделированные изображения», — сказал Белл. «Затем нам пришлось пойти еще дальше и обучить наши компьютерные модели использовать эти смоделированные данные для надежной интерпретации реальных сканирований пациентов с пораженными легкими».

По словам Белла, в начале пандемии ученые изо всех сил пытались использовать искусственный интеллект для оценки показателей COVID-19 на ультразвуковых изображениях легких из-за нехватки данных о пациентах и ​​потому, что они только начинали понимать, как болезнь проявляется в организме.

Ее команда разработала программное обеспечение, которое может учиться на сочетании реальных и смоделированных данных, а затем выявлять отклонения на ультразвуковых изображениях, которые указывают на то, что человек заразился COVID-19. Инструмент представляет собой глубокую нейронную сеть, тип искусственного интеллекта, разработанный так, чтобы вести себя как взаимосвязанные нейроны, которые позволяют мозгу распознавать закономерности, понимать речь и решать другие сложные задачи.

«В начале пандемии у нас не было достаточного количества ультразвуковых изображений пациентов с COVID-19 для разработки и тестирования наших алгоритмов, и в результате наши глубокие нейронные сети так и не достигли максимальной производительности», — сказал первый автор Линъи Чжао, разработавший программное обеспечение. в то время работал научным сотрудником в лаборатории Белла, а сейчас работает в Novateur Research Solutions. «Теперь мы доказываем, что с помощью компьютерных наборов данных мы все еще можем достичь высокой степени точности в оценке и обнаружении этих особенностей COVID-19».

Внимание, автоперевод! За ошибки перевода ответственности не несём. Первоисточник по ссылке.