Система, анализируя КТ-снимки, предсказывает потребность пациента в искусственной вентиляции легких

Система, анализируя КТ-снимки, предсказывает потребность пациента в искусственной вентиляции легких

08 Sep 2021
28
Прослушать

На протяжении всей пандемии COVID-19 больницы страдали от, казалось бы, бесконечной нехватки: средств индивидуальной защиты, коек в отделениях интенсивной терапии, аппаратов искусственной вентиляции легких, медсестер и даже кислорода.

Нехватка аппаратов искусственной вентиляции легких, о которой говорили в первые месяцы пандемии, в конечном итоге была частично сглажена увеличением производства и снижением числа новых случаев заболевания. Но при недостаточных темпах вакцинации и распространения дельта-варианта коронавируса количество случаев снова растет, и многие больницы опять сталкиваются с нехваткой не только коек в отделениях интенсивной терапии, но и реанимационного персонала, обученного работе с аппаратами искусственной вентиляции легких, что, по сути, создает дефицит аппаратов искусственной вентиляции легких, несмотря на обновленные запасы устройств поддержки дыхания.

Недавно в США разработан новый инструмент на базе технологий искусственного интеллекта, который может стать ключом к тому, чтобы помочь больницам справиться с этой нехваткой. Исследователи из Западного резервного университета Кейза разработали алгоритм, который, по их словам, может с поразительной точностью предсказать, каким пациентам потребуется аппарат искусственной вентиляции легких, а каким - нет.

В недавно опубликованном в PubMed исследовании описывается, как ученые обучали этот инструмент, используя снимки компьютерной томографии (КТ) грудной клетки более 600 пациентов с диагнозом коронавирус в 2020 году. Система на основе глубокого обучения смогла определить определенные характеристики, которые невозможно было обнаружить невооруженным глазом, на снимках пациентов, которым в итоге потребовалась респираторная поддержка в отделении интенсивной терапии, отличая их от тех, кому не потребовалась искусственная вентиляция легких.

После обучения алгоритма ему было поручено проанализировать еще один набор из примерно 250 снимков КТ грудной клетки пациентов из США и Уханя (Китай). В этом ретроспективном тесте система с 84%-точностью предсказала, какие пациенты в итоге нуждались в аппарате искусственной вентиляции легких.

По словам разработчиков, этот алгоритм ИИ может помочь больницам не только определить, сколько аппаратов искусственной вентиляции легких им понадобится, но и быть более точными и проактивными при планировании лечения каждого пациента с COVID.

Теперь исследователи надеются внедрить свой продукт для использования в режиме реального времени в нескольких больницах в Кливленде. Врачи в этих медицинских учреждениях смогут загружать результаты компьютерной томографии в облачную систему и быстро получать прогноз о том, потребуется ли данному пациенту аппарат искусственной вентиляции легких.