Штучний інтелект може допомогти виявити ознаки коронавірусу на рентгенівських знімках легенів

Існує багато больових точок, коли мова йде про коронавірус, офіційно відомий як COVID-19. Одна з них – як саме тестувати людей на нього, коли необхідні тест-системи в дефіциті. Одним з можливих рішень може бути надання можливості штучному інтелекту ретельно вивчати рентгенівські знімки легенів пацієнтів, щоб виявити ознаки потенційного ураження легенів, спричиненого коронавірусом.

На цьому ґрунтується кілька цікавих і багатообіцяючих спроб розробити нейронну мережу, яка може бути використана для того, щоб чітко визначити, чи є у пацієнта ймовірність захворювання на COVID-19 чи ні. Дослідники китайської медичної компанії Infervision нещодавно об’єдналися з лікарнею Ухань Тунцзи в Китаї для розробки інструменту діагностики COVID-19. Як повідомляється, зараз він використовується як інструмент скринінгу в університетській лікарні Campus Bio-Medico в Римі, Італія.

Тим часом інші дослідники з Університету Ватерлоо в Онтаріо, Канада, і канадської фірми DarwinAI цього тижня оголосили про нову нейронну мережу з відкритим доступом, яка відкрита для громадськості. Нейронна мережа була анонсована на заході EmTech Digital в MIT Technology Review генеральним директором DarwinAI Шелдоном Фернандесом. Вона називається COVID-Net і призначена як інструмент, який може бути використаний для подібного скринінгу – і відкрита для подальшого тестування дослідниками по всьому світу, які незабаром зможуть розгорнути її як вкрай необхідне рішення для громадської охорони здоров’я.

“Ми провели навчання [ШІ] на наборі даних, що складається з 5,941 задньо-передніх рентгенограм грудної клітки, у 2,839 випадках пацієнтів, із сховищ даних з подвійним відкритим доступом”, – сказав Олександр Вонг, один з дослідників проекту, в інтерв’ю виданню Digital Trends. “Поки що чутливість до випадків COVID-19 досить хороша. Однак дані про випадки COVID-19 все ще обмежені, і ми продовжуємо вдосконалювати модель COVID-Net, оскільки з часом надходить все більше даних”.

Це проблема, з якою, швидше за все, зіткнеться будь-який дослідник ШІ. Простіше кажучи, про COVID-19 ще багато чого треба дізнатися, що може ускладнити розробку інструментів для його розпізнавання (і, в даному випадку, відрізнення від інших захворювань легенів). Ось чому ідея загальнодоступної – і підконтрольної громадськості – системи є такою багатообіцяючою.

“[COVID-Net] в даний час не використовується пацієнтами, – сказав Вонг. “Але ми продовжуємо наполегливо працювати над поліпшенням результатів і запрошуємо клініцистів і клінічні інститути та організації використовувати її, давати відгуки, [і] надавати дані, щоб ми могли прискорити її готовність до клінічного розгортання. Наразі все доступно світовій спільноті, тож, сподіваємось, це прискорить прогрес і досягнення в цій галузі”.

Дослідники ШІ завжди говорять про бажання вирішувати великі проблеми. Наразі

Source: digitaltrends.com