בינה מלאכותית יכולה לזהות את COVID-19 בתמונות אולטרסאונד ריאות, בדומה שתוכנת זיהוי פנים יכולה לזהות פנים בקהל, כך עולה ממחקר חדש.
הממצאים מגבירים אבחון רפואי מונע בינה מלאכותית ומקרבים אנשי מקצוע בתחום הבריאות ליכולת לאבחן במהירות חולים עם COVID-19 ומחלות ריאות אחרות באמצעות אלגוריתמים שסורקים תמונות אולטרסאונד כדי לזהות סימני מחלה.
הממצאים, שפורסמו לאחרונה ב רפואת תקשורתלהגיע לשיא מאמץ שהחל מוקדם במגפה כאשר רופאים נזקקו לכלים כדי להעריך במהירות גדודי חולים בחדרי מיון מוצפים.
פיתחנו את כלי הזיהוי האוטומטי הזה כדי לעזור לרופאים במצבי חירום עם עומס רב של חולים שצריך לאבחן במהירות ובדייקנות, כמו בשלבים המוקדמים יותר של המגיפה. באופן פוטנציאלי, אנחנו רוצים שיהיו לנו מכשירים אלחוטיים שבהם המטופלים יכולים להשתמש בבית כדי לפקח גם על התקדמות COVID-19."
Muyinatu Bell, סופר בכיר, פרופסור חבר של ג'ון סי מאלון להנדסת חשמל ומחשבים, הנדסה ביו-רפואית ומדעי המחשב באוניברסיטת ג'ונס הופקינס
הכלי טומן בחובו גם פוטנציאל לפיתוח ציוד לביש שעוקב אחר מחלות כמו אי ספיקת לב, שעלולה להוביל לעומס יתר של נוזלים בריאות של החולים, לא בניגוד ל-COVID-19, אמרה שותפה לכותבת טיפאני פונג, עוזרת פרופסור לרפואת חירום בג'ונס הופקינס. תרופה.
"מה שאנחנו עושים כאן עם כלי בינה מלאכותית הוא הגבול הגדול הבא לנקודת טיפול", אמר פונג. "מקרה שימוש אידיאלי יהיה מדבקות אולטרסאונד לבישות המנטרות הצטברות נוזלים ומודיעות למטופלים מתי הם צריכים התאמה תרופתית או מתי הם צריכים לראות רופא."
ה-AI מנתח תמונות ריאות באולטרסאונד כדי לזהות תכונות הידועות כ-B-lines, המופיעות כחריגות אנכיות בהירות ומצביעות על דלקת בחולים עם סיבוכים ריאתיים. הוא משלב תמונות שנוצרו על ידי מחשב עם אולטרסאונד אמיתי של חולים -; כולל כמה שפנו לטיפול אצל ג'ונס הופקינס.
"היינו צריכים לדגמן את הפיזיקה של אולטרסאונד והתפשטות גל אקוסטית מספיק טוב כדי לקבל תמונות מדומה אמינות", אמר בל. "אז היינו צריכים לקחת את זה צעד קדימה כדי לאמן את המודלים הממוחשבים שלנו להשתמש בנתונים המדומים האלה כדי לפרש באופן אמין סריקות אמיתיות של חולים עם ריאות מושפעות."
בתחילת המגיפה, מדענים נאבקו להשתמש בבינה מלאכותית כדי להעריך אינדיקטורים של COVID-19 בתמונות אולטרסאונד ריאות בגלל מחסור בנתוני חולים ומכיוון שהם רק התחילו להבין כיצד המחלה מתבטאת בגוף, אמר בל.
הצוות שלה פיתח תוכנה שיכולה ללמוד משילוב של נתונים אמיתיים ומדומים ולאחר מכן להבחין בהפרעות בסריקות אולטרסאונד המצביעות על כך שאדם נדבק ב-COVID-19. הכלי הוא רשת עצבית עמוקה, סוג של AI שנועד להתנהג כמו הנוירונים המחוברים זה לזה המאפשרים למוח לזהות דפוסים, להבין דיבור ולהשיג משימות מורכבות אחרות.
"בתחילת המגיפה, לא היו לנו מספיק תמונות אולטרסאונד של חולי COVID-19 כדי לפתח ולבדוק את האלגוריתמים שלנו, וכתוצאה מכך הרשתות העצביות העמוקות שלנו מעולם לא הגיעו לביצועי שיא", אמר המחבר הראשון לינגי ז'או, שפיתח את התוכנה בזמן שהוא פוסט דוקטורט במעבדה של בל וכעת עובד בחברת Novateur Research Solutions. "עכשיו, אנחנו מוכיחים שעם מערכי נתונים שנוצרו על ידי מחשב אנחנו עדיין יכולים להשיג רמה גבוהה של דיוק בהערכה ובזיהוי תכונות COVID-19 אלה."
