Искусственный интеллект помогает казахстанским врачам диагностировать коронавирус

Программное обеспечение, разработанное алматинскими компаниями, определяет пневмонию и признаки коронавируса

Рентгенолог за работой с системой Искусственного Интеллекта
 
Рентгенолог за работой с системой Искусственного Интеллекта

В эпицентре коронавируса в Казахстане, городе Алматы, группа врачей использует программное обеспечение с применением искусственного интеллекта (ИИ). Программное обеспечение, разработанное находящимися в Алматы компаниями ForUs Data и Crystal Spring, среди обнаруживаемых патологий определяет пневмонию и признаки коронавируса(Covid-19).

Врачи говорят, что система на основе искусственного интеллекта помогла перегруженному персоналу обследовать пациентов и расставить приоритеты для тех, у кого может быть вирус.

Исследовав накопленный врачами материал, создатели системы обнаружили, что впервые рентгенологическая картина вирусной пневмонии была описана в 1933 году, а сегодня анализ и описание является рутинной работой рентгенолога. Одна из особенностей, выявляемых с того времени и по сегодняшний день, – это динамика воспалительного процесса, в ходе которого изначально хорошая воздушность альвеол сменяется картиной альвеол, заполненных жидкостью. И все это видно на рентгене, а разработчики научили искусственный интеллект как бы «узнавать» эти признаки и подсказывать врачам.

Как только началась вспышка, компании быстро доработали свои модели пневмонии, чтобы внимательно изучить COVID-19. Велась работа по сбору и изучению данных из открытых источников и сотрудничества с коллегами из Китая. Для этого был разработан отдельный проект с более чем 200 кейсов COVID-19 с описанием снимков, физического состояния пациентов и последовательностью снимков. В некоторых кейсах раскрыта информация и по лечению пациентов. Проект полезен рентгенологам и врачам, которые занимаются чтением снимков.

ИИ-решение ForUs Data и Crystal Spring «PneumoNet» для быстрого обнаружения коронавируса помогает врачам на передовой в 3 больницах Алматы и Нур-Султана.

Типичный протокол диагностики включает рентгенограмму грудной клетки. Тем не менее растущее число пациентов создает сотни исследований для ежедневного чтения, а получение результатов требует многочасовой работы.

Тут на помощь приходит новое оружие, которое мы имеем в этом десятилетии, - это модели искусственного интеллекта (ИИ) для исследований изображений. Диагностические модели искусственного интеллекта позволят оперативно расставить приоритеты и помогут сократить время обработки. Такие модели были бы чрезвычайно полезны в условиях массового скрининга, таких как вспышка коронавируса. Учитывая возможную нехватку рабочей силы и больничных коек, модели искусственного интеллекта для рентгенограмм грудной клетки могут помочь облегчить бремя радиологов и клиницистов и улучшить быстрое лечение.

На фотографии ниже представлен рабочий стол рентгенолога с цифровым рентгеновским снимком и подсказками искусственного интеллекта. Области, в которых система обнаружила признаки заболевания, выделены цветом: чем краснее область - тем интенсивней проявление признака заболевания. На представленном снимке система обнаружила специфические признаки вирусной пневмонии (коронавирусной инфекции), а также следы инфильтрации.

Интерфейс системы Искусственного Интеллекта
 
Интерфейс системы искусственного интеллекта

ИИ помогает больницам, особенно тем, которые имеют ограниченные ресурсы, быстро обследовать подозреваемых пациентов на предмет дальнейшей диагностики и лечения. Всего через две минуты после проведения исследования рентгенолог получает уведомление о том, нужно ли пациенту присвоить высокий приоритет и вводить протокол лечения коронавируса или нет. Более традиционные методы могут занять больше времени для обработки из-за увеличения количества зараженных.

Отодвинем завесу и посмотрим на пример рентгенографии пациента с коронавирусом. Мужчина 35 лет из округа Снохомиш был первым заболевшим коронавирусом в США. Он обратился в клинику неотложной помощи 19 января, через четыре дня после возвращения из Уханя, Китай. Болезнь началась с кашля и небольшой температуры, потом жар усилился, и на рентгене появились признаки атипичной пневмонии, известной как ходячая пневмония, на пятый день в больнице. Ниже приведены снимки и результат работы модели. При этом мы можем вместе с моделью отследить динамику течения заболевания.

Рентгенограмма (два снимка) грудной клетки, 19 января 2020 г. (4-й день болезни).  Признаки воспалительного процесса
 
Рентгенограмма (два снимка) грудной клетки, 19 января 2020 г. (4-й день болезни). Признаки воспалительного процесса
 
Рентгенограмма (два снимка) грудной клетки, 26 января 2020 (10 день болезни, 6 день госпитализации). Признаки атипичной пневмонии.

Таким образом, ИИ имеет три ценных особенности во время такой серьезной вспышки:

1) пациенты с симптомами в большом количество поступают в больницы, в то время как ИИ может помочь быстро приоритизировать пациентов;
2) ИИ служит дополнением диагностики ПЦР, поскольку возможности лаборатории даже в городах с хорошим оснащением недостаточны для того, чтобы идти в ногу с ростом числа подозреваемых случаев. ИИ является важным дополнением при вспышке заболевания с высокой инфекционностью;
3) ИИ может легко сравнивать изменения и события в легких с различными обследованиями одного и того же пациента, что может быть утомительным и трудным для врачей, особенно в условиях вспышки эпидемии.

Отметим, что в Казахстане технологии подобного рода только начинают свое внедрение. Не во всех больницах существует необходимое оборудование, позволяющее получать сразу цифровые рентгеновские снимки. Но учредители компаний пытаются решать такие проблемы собственными силами.

Так, для Городской клинической инфекционной больницы имени И.С. Жекеновой был приобретен детектор, который используется в клинике вместе с мобильным рентгеном и формирует цифровое изображение, которое сразу же передается в систему. Таким образом, не пациенты приходят к рентген-аппарату, а аппарат привозят к пациентам, и цифровой детектор значительно упрощает получение и анализ снимков. Данные с рентгена попадают в PACS - систему хранения и быстрого доступа к исследованиям пациентов, так же бесплатно предоставленной компаниями ForUs Data и Crystal Spring. После чего уже обрабатываются системой искусственного интеллекта.

Цифровая панель - SG HealthCare SGG 1417
 
Цифровая панель - SG HealthCare SGG 1417

Отметим, что проект разработан компаниями с многолетним стажем разработки ПО в банковском секторе ТОО «ForUs Data» и ТОО «Crystal Spring». 
Crystal Spring и ForUs Data полностью поддерживает медицинских работников и пациентов в борьбе со вспышкой COVID-19.

Все материалы по теме «Коронавирус и Казахстан» вы можете посмотреть по этой ссылке.

: Если вы обнаружили ошибку или опечатку, выделите фрагмент текста с ошибкой и нажмите CTRL+Enter
7140 просмотров
Поделиться этой публикацией в соцсетях:
Загрузка...
12 августа родились
Именинников сегодня нет
Самые Интересные

Орфографическая ошибка в тексте:

Отмена Отправить