Английская Zegami разрабатывает AI-модель для диагностики COVID-19 на основе рентгенограмм

Английская компания Zegami, образованная выходцами из Оксфордского университета, разработала новую модель машинного обучения для более эффективного выявления случаев заболевания коронавирусной инфекцией, используя рентгенограммы легких таких больных, технологии искусственного интеллекта и средства визуализации данных.

Для доработки системы Zegami нуждается в огромном количестве рентгеновских снимков больных с COVID-19 и деталей лечения, используемых для пациентов, поэтому компания обратилась в NHS, запрашивая эти данные и предлагая свои услуги в борьбе с коронавирусом. По мнению разработчиков, им потребуется всего несколько недель, чтобы обработать достаточное количество рентгеновских снимков для того, чтобы ее новая платформа стала пригодной для использования в качестве диагностического инструмента.

Специалисты Zegami говорят, что их новая модель может помочь легче идентифицировать и отличать случаи заболевания COVID-19 от других легочных заболеваний, таких как бактериальная пневмония и вирусная пневмония, а также помочь предсказать потенциальные результаты для пациентов. Система работает за счет сравнения рентгеновских снимков легких больных с COVID-19 с рентгенограммами других предыдущих пациентов, у которых были похожие заболевания.

При разработке новой платформы Zegami изначально использовала рентгенограммы, полученных в рамках инициативы GitHub по сбору данных, которую начал Джозеф Пол Коэн, аспирант из Монреальского университета. Он стремится создать самую большую в мире коллекцию рентгеновских и компьютерных снимков легких, инфицированных COVID-19, для более быстрой и точной автоматической диагностики.  

На сегодняшний день, поскольку изображения, используемые Zegami, не дают подробной информации о том, как заболели и лечились пациенты, новая модель может только помочь легче и быстрее отличить случаи инфицирования COVID-19 от других заболеваний легких.