May 26, 2020

Искусственный интеллект и КОВИД-19

Как модель машинного обучения смотрит на простой рентгеновский снимок и находит слишком тонкие даже для экспертного человеческого глаза закономерности.

Искусственный интеллект и КОВИД-19

Профессор Джейсон Флейшер (Jason Fleischer) из факультета электротехники и главный исследователь проекта, рассказал, что его вдохновило создание платформы после того, как он узнал о разрушительном диапазоне атак COVID-19.

Поскольку медицинские учреждения были переполнены пациентами, врачи обнаружили два основных типа повреждений легких, один из которых сразу же угрожает жизни, а другой - нет. Лечение может различаться в зависимости от типа, поэтому их разграничение может улучшить лечение и лучше распределить скудные ресурсы.

Платформа на основе ИИ даст врачам простое и новое измерение для определения типа и тяжести пневмонии COVID-19.

Профессор Флейшер сказал: "Важно, что на практике никаких изменений нет. Техник не должен делать что-то по-другому. Больницам не нужно делать никаких новых процедур". С помощью рентгеновских снимков, которые у них уже есть и которые мы регулярно принимаем, мы можем дать им эту дополнительную информацию".

Доктор Кимани Туссен (Kimani Toussaint), эксперт в области биоимиграции и профессор инженерных наук из Университета Брауна, который не участвовал в исследовании, прокомментировал: "Однократные рентгеновские снимки не имеют такого разрешения, как томографические рентгеновские снимки. Однако группа профессора Флейшер выявила важную проблему в своих исследованиях, пытаясь очень практично решить, как использовать более доступные рентгеновские снимки для быстрого скрининга пациентов с КОВИД-19, и, по сути, сортировать их или сортировать по типам лечения, которое они должны получать". Я подумал, что это было очень хорошо сделано".

Профессор Флейшер предупреждает, что его инструмент - не панацея. Его цель - помочь врачам не заменять принятие решений, а помогать ему. Таким образом, машинное изучение рентгеновских снимков может оказать серьезное влияние в ключевых областях пандемии, а также при респираторных заболеваниях, выходящих за рамки КОВИД-19, таких как астма.

Исследование основано на медицинской статье д-ра Лучано Гаттинони, который описал эти два состояния. Во многих случаях КОВИД-19 проявляется знакомая форма пневмонии, при которой крошечные мешочки, выстилающие легкие пациента, являются жесткими и тяжелыми с жидкостью. Жесткость ограничивает дыхание и препятствует переносу кислорода в кровоток. Лечение этой формы включает интубацию с помощью механического вентилятора, где компьютеризированная машина контролирует дыхание пациента.

Однако более половины пациентов больше похожи на альпинистов, страдающих высотными заболеваниями: уровень кислорода в крови опасно низок, но легкие работают довольно хорошо, а дыхание почти нормальное. Извращенно, в этих случаях механическая вентиляция может повредить легкие, обостряя болезнь. Эта вторая категория требует менее инвазивного лечения в системе доктора Гаттинони, например, кислорода под низким давлением, репозиционирования тела и использования апноэ во время сна.

Еще одно исследование, опубликованное в конце апреля, доктор Гаттинони и его коллеги написали: "Широкие различия в показателях смертности в различных отделениях интенсивной терапии повышают вероятность того, что подход к вентиляции легких может способствовать достижению результата". Короче говоря, врачи должны определить правильную категорию симптомов до помещения пациентов на механическую вентиляцию.

Профессор Флейшер считает, что его технология полезна в любом случае. Машинное обучение является ключом к будущему индивидуализированной медицины, и рентгеновский инструмент анализа профессора Флейшер - это один из шагов на этом пути. Независимо от того, являются ли условия, на которые ссылается Gattinoni, двумя разными категориями или двумя полюсами на каждом конце плавного спектра, врачи согласны с тем, что дополнительная информация будет полезна при принятии решения о том, следует ли помещать пациента на аппарат искусственной вентиляции легких.

Профессор Флейшер добавил: "Если вы можете различать, кто является благоприятным респондентом, а кто нет, то, независимо от того, говорите ли вы, что это двоичный или непрерывный вариант, это почти не относится к делу". Даже если он непрерывный, есть польза".

Доктор Гаттинони сказал, что компьютерная томография в настоящее время является лучшим способом выявления легочных структур заболевания. Но компьютерная томография, которая объединяет множество рентгеновских снимков с разных углов в один снимок, отнимает много времени и очень дорога. Даже в хорошо обученных больницах процедура сканирования требует времени для планирования и выполнения. Для вирусных пациентов транспортировка в томографию опасна как для них, так и для персонала. Когда людские ресурсы напряжены, как это было в больницах от Квинса до Джакарты, эти процедуры облагаются налогом. Во многих сельских или развивающихся районах компьютерная томография - это просто не вариант.

Профессор Флейшер далее добавил: "Я работал над машинным обучением в основном для физики. Изображение сквозь облака, нахождение того, каким образом жидкость будет течь в турбулентности и т.д.".

В предыдущих исследованиях, спонсируемых DARPA и ВВС, он разработал ИИ для анализа шумных изображений, используя алгоритмы для обнаружения лежащих в основе динамических уравнений и предсказания будущего движения. За последнее десятилетие он использовал этот опыт для разработки достижений в области биомедицинской визуализации, включая ультразвуковую технологию для рака яичников и датчики стопы для определения начала диабета.

Новый инструмент ИИ COVID-19 предназначен для обработки сложной информации и облегчения интерпретации для клиницистов в этой области, которым неизбежно приходится принимать решения с использованием несовершенных данных, иногда под сильным давлением.

Профессор Флейшер надеется, что новая диагностическая платформа на основе ИИ, использующая рентгеновские лучи, может дать врачам более высокий уровень уверенности при выборе курса лечения пациента.

Для получения дополнительной информации об ИИ и COVID-19 инновации, держите журнал в Таиланде Медицинские новости.