Čínští vědci zveřejnili tento měsíc v časopise Nature Communications návrh modelu umělé inteligence, který může lékařům pomoci s vysokou přesností rychle rozlišit mezi COVID-19, chřipkou a pneumonií. (Foto: Pxfuel)
Od vypuknutí epidemie COVID-19 bylo vyvinuto a použito mnoho systémů AI pro detekci a diagnostiku v první linii, jako je například analýza rentgenového snímku hrudníku a CT vyšetření. S blížící se chřipkovou sezónou by však pro lékaře bylo obtížné rozlišovat mezi oběma respiračními chorobami, pokud by COVID-19 a chřipka společně propukly a způsobily by tak vysoké vytížení diagnostiky CT.
Odpověď může poskytnout nový model AI. Vědci z Univerzity Tsinghua a nemocnice Union ve městě Wuhan (Wu-chan) v provincii Hubei (Chu-pej), která je přidružená k Huazhong University of Science and Technology, vyvinuli a vyhodnotili systém AI s využitím velkého souboru dat s více než 11 tisíc objemy CT z případů COVID-19, chřipky, nevirové komunitní pneumonie a dalších.
Podle návrhu byly objemy CT pacientů s COVID-19 shromážděny hlavně od února do března letošního roku ve třech nemocnicích ve Wuhanu, kdysi epicentru pandemie COVID-19 v Číně.
Model AI, známý jako hluboký konvoluční systém založený na neuronových sítích, přeměnil zkušenosti z detekce nashromážděné odborníky na algoritmy. Výsledky testů ukázaly, že dokáže s vysokou mírou přesnosti rozlišovat mezi čtyřmi respiračními chorobami, včetně COVID-19, chřipky a pneumonie.
V dalších studiích výzkumný tým porovnal diagnostickou výkonnost systému AI založeného na CT s výkonem pěti radiologů a výsledky ukázaly, že systém funguje lépe než jeho lidské protějšky.
Model AI pomůže snížit pracovní zátěž lékařů. Studie ukázala, že průměrná doba čtení pro radiology byla šest a půl minuty, zatímco doba systému AI byla 2,73 sekundy.
V návrhu se uvádí, že systém AI byl v rozlišování pneumonie jen o něco horší než radiologové.
Vzhledem k tomu, že různé typy pneumonie mají mnoho podobností, zejména v počátečních stádiích, a různá stadia stejného typu jsou velmi odlišná, je obtížné odlišit COVID-19 od jiných forem pneumonie pomocí CT plicního screeningu. Feng Jianjiang (Feng Ťien-ťiang), spoluautor z Univerzity Tsinghua, uvedl, že je proto nutné vyvinout diagnostický algoritmus AI pro COVID-19. Feng Jianjiang je také odborníkem na rozpoznávání otisků prstů a počítačové vidění.
Ačkoli pochybnosti o použití CT pro detekci COVID-19 přetrvávají, Feng Jianjiang uvedl, že CT vyšetření hrají zásadní roli při hodnocení závažnosti a léčbě pacientů. Související aplikace systému AI už využili lékaři ve wuhanských nemocnicích.
Algoritmus diagnostiky AI má také výhody vhodnosti pro vysoké opakované použití a snadné nasazení ve velkém měřítku, což ukazuje jeho potenciál stát se novým nástrojem, který pomůže zastavit šíření COVID-19, uvedl Feng Jianjiang.