Specjalne oprogramowanie będzie w stanie przewidzieć powikłania po COVID-19 na podstawie zdjęcia rentgenowskiego klatki piersiowej z 80-procentową dokładnością. Sztuczna inteligencja oceni, które osoby potrzebują intensywnej opieki, a u których powikłania mogą doprowadzić do zgonu.
Niektóre przypadki COVID-19, z niepoznanych jeszcze przyczyn, wymagają intensywnej opieki i niosą ze sobą konsekwencje poważnych powikłań. Aby przewidzieć ciężkie, a nawet śmiertelne komplikacje choroby, naukowcy z New York University Grossman School of Medicine opracowali specjalny program.
Gigabajty danych
W fazie szkolenia programu wykorzystano 5 tys. zdjęć rentgenowskich niemal 3 tys. pacjentów z ciężkim przebiegiem COVID-19. Sztuczna inteligencja otrzymała również niektóre parametry pacjentów, takie jak wiek, rasa, płeć, parametry życiowe i wyniki badań laboratoryjnych dotyczące m.in. masy, temperatury ciała czy poziomu komórek odpornościowych we krwi. Wyposażono ją również w informację, w których przypadkach konieczne było podłączenie pod respirator oraz którzy pacjenci zmarli z powodu infekcji.
Umiejętności, jakie na podstawie danych wypracował program, poddane zostały próbie. Oprogramowanie otrzymało 770 zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej 718 osób przyjętych do szpitala NYU Langone z powodu COVID-19. W 80% przypadków sztuczna inteligencja trafnie określiła, którzy pacjenci wymagali specjalnej opieki, wentylacji mechanicznej i/lub zmarli z powodu zakażenia.
Zespół naukowców z NYU podkreśla, że planuje wzbogacać program, m.in. poprzez wyposażając go w więcej informacji o pacjencie.
Test dostępny dla wszystkich medyków
Farah Shamout, współautorka projektu oraz adiunkt w dziedzinie inżynierii komputerowej na kampusie Uniwersytetu Nowojorskiego w Abu Zabi, podkreśla:
– Lekarze na izbach przyjęć i radiolodzy potrzebują skutecznych narzędzi, takich jak nasz program, aby szybko zidentyfikować tych pacjentów z COVID-19, których stan najprawdopodobniej ulegnie szybkiemu pogorszeniu, tak aby pracownicy służby zdrowia mogli ich dokładniej monitorować i interweniować wcześniej.
Dr Krzysztof Geras, adiunkt na Wydziale Radiologii New York University w Langone, ma nadzieję, że wraz z dalszymi badaniami nad programem uda się szeroko wdrożyć specjalny test klasyfikacyjny do codziennej pracy medyków.
Źródło: PAP
Przeczytaj także: Zakrzepica żylna po szczepieniu na COVID-19 – przyczyny, objawy, leczenie
