Технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и глубокое обучение, могут помочь отслеживать и идентифицировать новый коронавирус.

Автор Бен Диксон

31 декабря BlueDot, компания из Торонто, которая использует искусственный интеллект для отслеживания распространения инфекционных заболеваний, предупредила своих клиентов о кластере необычных случаев пневмонии в Ухане, Китай. Девять дней спустя Всемирная организация здравоохранения подтвердила открытие нового коронавируса, позже названного COVID-19, в Ухане.

Сегодня COVID-19 - это пандемия, которая распространилась на 180 стран, унесла более 50000 жизней и вызвала почти глобальную изоляцию. И на данный момент лучшим решением для сдерживания распространения вируса является улучшение личной гигиены и социальное дистанцирование.

Тем временем политики, ученые и исследователи объединяются, чтобы найти систематические способы борьбы с вирусом и ухода за пациентами. И они получают столь необходимую помощь от искусственного интеллекта.

Отслеживание распространения вируса

BlueDot использует сочетание искусственного интеллекта и человеческого опыта для отслеживания распространения инфекционных заболеваний по всему миру. Его алгоритмы объединяют и анализируют данные из источников, включая новостные отчеты, заявления организаций здравоохранения, коммерческие рейсы и отчеты о состоянии здоровья домашнего скота.

Используя машинное обучение и обработку естественного языка, BlueDot просматривает море данных, чтобы найти закономерности, которые могут указывать на начало инфекционной вспышки. Затем результаты анализируются группой экспертов, состоящей из эпидемиологов, врачей, ветеринаров и специалистов по анализу данных, которые решают, какие из сигналов требуют дальнейшего изучения. Окончательный отчет рассылается клиентам BlueDot, таким как правительства и компании.

Помимо горячих точек, ИИ также может прогнозировать распространение инфекционных и заразных заболеваний, используя данные полета и схемы движения. BlueDot успешно предсказал несколько городов, в которых COVID-19 впервые распространится после того, как он появился в Ухани.

Обычно BlueDot предоставляет свою платформу как коммерческое приложение. Но в наши дни компания помогает правительствам отслеживать распространение COVID-19. В будущем технологии искусственного интеллекта, такие как BlueDot, могут служить системами раннего предупреждения, чтобы помочь правительствам сдерживать пандемии в зародыше.

«BlueDot смиренно благодарна за возможность объединить наш опыт в области инфекционных заболеваний, анализа больших данных и цифровых технологий с усилиями правительства Канады по защите жизней и смягчению последствий COVID-19 здесь, дома и во всем мире. - сказал доктор Камран Хан, врач-инфекционист и генеральный директор BlueDot.

«Мы находимся на неизведанной территории, поскольку микроскопический вирус теперь разрушает всю нашу планету. Пандемия COVID-19 выявила необходимость внедрения систем, которые активно управляют рисками инфекционных заболеваний, частота, масштабы и влияние которых в нашем быстро меняющемся мире возрастают. И только с повышенной подготовленностью мы можем опередить эти угрозы и создать более здоровый, безопасный и процветающий мир ».

Обнаружение инфекции COVID-19 на медицинских изображениях

Наборы для тестирования на вирусы в дефиците, и ученые и исследователи ищут альтернативные способы обнаружения инфекции COVID-19. Одним из возможных решений является рентгенологическое исследование грудной клетки и компьютерная томография, которые более доступны в больницах и могут показать инфекции, вызванные COVID-19.

Проблема использования томографии грудной клетки в диагностике заключается в том, что трудно отличить COVID-19 от других инфекций, таких как грипп. Американский колледж радиологии (ACR) в марте выпустил заявление, в котором не рекомендовал использовать компьютерную томографию грудной клетки и рентген в качестве теста первой линии на COVID-19. Тестирование на вирусы остается единственным специфическим методом диагностики, - говорится в сообщении ACR.

Позиция также поддерживается CDC, который заявляет: Учитывая вариабельность результатов визуализации грудной клетки, рентгенография грудной клетки или компьютерная томография не рекомендуются для диагностики COVID-19.

Но исследователи ИИ надеются, что компьютерное зрение поможет там, где человеческое зрение не работает. Несколько компаний развернули системы искусственного интеллекта для выявления случаев COVID-19 с помощью рентгеновских снимков и компьютерной томографии. Одна из недавних попыток - это COVID-Net, система глубокого обучения с открытым исходным кодом, разработанная DarwinAI и Университетом Ватерлоо.

Алекс Вонг, главный научный сотрудник DarwinAI, говорит, что есть тонкие различия между COVID-19 и другими инфекциями, которые радиологи могут не заметить при исследовании рентгеновских снимков грудной клетки. «С COVID-Net мы надеемся, что мы сможем использовать ИИ (в частности, глубокое обучение), чтобы улавливать эти тонкие визуальные индикаторы, чтобы лучше различать COVID-19 и другие формы инфекций, и раскрывать эти визуальные индикаторы для врачей для повышения специфичности. ," он говорит.

Алгоритмы глубокого обучения особенно хороши для поиска мелких деталей в визуальных данных, которые могут остаться незамеченными невооруженным глазом. COVID-Net прошла обучение по COVIDx, общедоступной базе данных, которая содержит 16 756 рентгеновских снимков грудной клетки 13 645 случаев не только COVID-19, но и других типов легочных инфекций. Разнообразие данных позволит модели глубокого обучения выделять характеристики, определяющие каждый тип заболевания, и обнаруживать их на новых рентгеновских снимках.

Вонг говорит, что, хотя модель еще не готова к производству, предварительные результаты очень многообещающие для различения COVID-19 и других инфекций. Модель будет улучшаться по мере поступления большего количества данных.

«Мы твердо уверены, что достаточно большой размер выборки будет иметь большое значение для улучшения COVID-Net, а также для разработки новых моделей глубокого обучения для обнаружения инфекции COVID-19», - говорит Вонг.

Тем не менее, Вонг подчеркивает, что, как рекомендуют CDC и ACR, рентген грудной клетки и компьютерная томография по-прежнему следует рассматривать как дополнительные инструменты скрининга. Их можно использовать в учреждениях, где тестовые наборы отсутствуют или отсутствуют. Существуют также ситуации, когда рентген грудной клетки или компьютерная томография должны выполняться даже при положительном диагнозе с вирусными тестами, чтобы оценить степень инфекции для лечения и планирования ухода.

«Есть надежда, что ИИ может помочь радиологам более быстро и точно различать инфекции COVID-19 и другие формы инфекций (особенно важно, поскольку грипп все еще распространен в это время года) и, что более важно, снизить нагрузку на радиологов, но позволяя другим передовым медицинским работникам с меньшими знаниями лучше ставить диагноз », - говорит Вонг.

Первоначально опубликовано на https://www.pcmag.com.