Искусственный интеллект может обнаружить COVID-19 на снимках компьютерной томографии
Искусственный интеллект позволяет обнаруживать COVID-19, болезнь, вызываемую новым коронавирусом, и дифференцировать ее от внебольничной пневмонии по снимкам компьютерной томографии (КТ) грудной клетки. Такие данные были получены в исследовании, опубликованном в Radiology.
Лин Ли из Народной больницы Хуанпи в Ухани, Китай и его коллеги разработали полностью автоматическую схему для выявления COVID-19 с помощью КТ грудной клетки в ретроспективном исследовании. Для извлечения визуальных особенностей из объемных КТ-обследований грудной клетки была разработана нейронная сеть глубокого обучения для определения COVID-19. Чтобы проверить надежность модели, были включены КТ при внебольничной пневмонии и другие снимки без заболевания.
Набор данных включал 4356 КТ-обследований грудной клетки от 3322 пациентов, сделанных в шести больницах в период с августа 2016 года по февраль 2020 года. Исследователи обнаружили, что модель смогла правильно определить COVID-19 на снимках с точностью 96%. Внебольничная пневмония определялась с точностью 92%.
Лин Ли из Народной больницы Хуанпи в Ухани, Китай и его коллеги разработали полностью автоматическую схему для выявления COVID-19 с помощью КТ грудной клетки в ретроспективном исследовании. Для извлечения визуальных особенностей из объемных КТ-обследований грудной клетки была разработана нейронная сеть глубокого обучения для определения COVID-19. Чтобы проверить надежность модели, были включены КТ при внебольничной пневмонии и другие снимки без заболевания.
Набор данных включал 4356 КТ-обследований грудной клетки от 3322 пациентов, сделанных в шести больницах в период с августа 2016 года по февраль 2020 года. Исследователи обнаружили, что модель смогла правильно определить COVID-19 на снимках с точностью 96%. Внебольничная пневмония определялась с точностью 92%.
«В данном исследовании не рассматривалась возможность классификации заболевания по степени тяжести», - пишут авторы. «Следующим шагом может стать не только определение присутствия COVID-19, но и степени тяжести, чтобы дополнительно поможет в мониторинге и лечении пациентов».