Система на основе искусственного интеллекта диагностирует COVID-19 по рентгенограмме грудной клетки

Решение на основе искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI) компании Bering Limited показало многообещающие результаты с использованием рентгенографии грудной клетки в условиях имитационного клинического испытания для ускорения диагностики COVID-19 у пациентов, обратившихся в отделения неотложной помощи с респираторными симптомами.

Исследование iCAIRD проводилось с использованием платформы искусственного интеллекта Safe Haven Artificial Intelligence Platform (SHAIP) компании Canon Medical Research, а также наборов данных, полученных из Glasgow Safe Haven. В нем применялся новый алгоритм искусственного интеллекта, дающий точный результат COVID-19 в тестовой среде менее чем за три минуты с производительностью на уровне четырех сертифицированных радиологов.

Клинический руководитель Инновационного центра Западной Шотландии профессор Дэвид Лоу сказал:

Благодаря тестированию в безопасной среде мы смогли убедиться, что этот алгоритм может выявить COVID-19 на рентгеновских снимках грудной клетки, которые обычно делаются во время первичной клинической оценки. Это может не только помочь в лечении пациентов, но и ускорить процесс изоляции инфицированных пациентов.

Подобные технологии могут помочь нам ускорить обработку большого количества однотипных случаев, сохраняя при этом точность, что даст возможность уделять больше времени пациентам и более сложным случаям.

Центр компетенции Canon Medical Research Europe включает в себя команду специалистов в области наук о данных, клинических аналитиков и инженеров-программистов, базирующихся в Эдинбурге и сотрудничающих с университетами Глазго и Абердина и больницами Национальной службы здравоохранения Великобритании. Команда разрабатывает набор инструментов, которые помогут врачам создавать новые решения в области AI, используя данные пациентов из Великобритании для машинного обучения, а также инфраструктуру для специалистов по исследованию данных для разработки, обучения и проверки алгоритмов, при этом данные пациентов никогда не покидают больничную среду.