BIZIT 11 - prvi dan

Istraživači koriste veštačku inteligenciju u lečenju pacijenata sa COVID-19 

Istraživači sa Univerziteta Case Western Reserve razvili su online alat koji će medicinskom osoblju pomoći da brzo utvrde kojim pacijentima sa COVID-19 će trebati respirator.

PCPress.rs Image

Tačnost predviđanja – 84%

Alat, razvijen analizom CT skeniranja skoro 900 pacijenata sa COVID-19 dijagnostikovanih 2020. godine, mogao je predvideti potrebu za respiratorom sa 84% tačnosti. To bi moglo biti važno za lekare dok planiraju kako da se brinu o pacijentu – i, naravno, za pacijenta i njegovu porodicu, rekao je Anant Madabhushi, profesor biomedicinskog inženjerstva Instituta Donnell u Case Western Reserve i šef centar za računarski imidžing i personalizovanu dijagnostiku (CCIPD). To bi takođe moglo biti važno za bolnice jer određuju koliko će im respiratora trebati.

Zatim je Madabhushi rekao da se nada da će koristiti te rezultate za isprobavanje računarskog alata u realnom vremenu u Univerzitetskim bolnicama i Medicinskom centru Louis Stokes Cleveland VA sa pacijentima sa COVID-19. Ako uspe, rekao je on, medicinsko osoblje u dve bolnice moglo bi da postavi digitalizovanu sliku skeniranja grudnog koša u aplikaciju zasnovanu na cloudu, gde će je AI u Case Western Reserve analizirati i predvideti da li će tom pacijentu trebati respirator. Među češćim slučajevima sa teškim simptomima COVID-19 je potreba da se pacijenti stave na respiratore kako bi bili sigurni da će moći da unose dovoljno kiseonika dok dišu.

Pročitajte i:  Mercedes i Volcano Engine za AI

Rastuće potrebe

Ipak, gotovo od početka pandemije, broj respiratora potrebnih za podršku takvim pacijentima daleko je nadmašio raspoložive zalihe – do te mere da su bolnice počele da „dele“ respiratore – praksa u kojoj respirator pomaže disanju više od jednog pacijenta. Dok su rastuće stope vakcinacije 2021. dramatično smanjile stope hospitalizacije zbog COVID-19-i, zauzvrat, potrebu za respiratorima – nedavna pojava varijante Delta ponovo je dovela do nestašica u nekim oblastima Sjedinjenih Država i u drugim zemljama. Ovo mogu biti bolne odluke bolnica – odlučivanje o tome ko će dobiti najveću pomoć protiv agresivne bolesti, rekao je Madabhushi.

Do danas, lekarima je nedostajao dosledan i pouzdan način da identifikuju kojim novoprimljenim pacijentima sa COVID-19 će verovatno trebati respiratori – informacije koje bi se mogle pokazati neprocenjivim za bolnice koje upravljaju ograničenim zalihama. Istraživači u laboratoriji Madabhushi započeli su svoje napore da obezbede takav alat procenjujući početne snimke napravljene 2020. godine od skoro 900 pacijenata iz SAD -a i iz kineskog Vuhana – među prvim poznatim slučajevima bolesti izazvane novim koronavirusom. Madabhushi je rekao da su ti CT snimci otkrili – uz pomoć računara za duboko učenje ili veštačku inteligenciju (AI) – prepoznatljive karakteristike za pacijente koji su kasnije završili na odeljenju intenzivne nege (ICU) i bila im je potrebna pomoć pri disanju.

Pročitajte i:  Google Search otkriva poreklo slika koje je generisao AI

Istraživanje iza alata objavljeno je u IEEE časopisu za biomedicinsku i zdravstvenu informatiku. Ovaj alat bi omogućio medicinskim radnicima da ranije primene lekove ili intervencije podrške kako bi usporili napredovanje bolesti i ranu identifikaciju onih sa povećanim rizikom od razvoja teškog akutnog respiratornog distres sindroma – ili smrti. Ovo su pacijenti koji su idealni kandidati za respiratore. Madabhushijeva laboratorija takođe je nedavno objavila istraživanje u kojem se upoređuju snimci tkiva obdukcije uzeti od pacijenata koji su umrli od virusa H1N1 (svinjski grip) i od COVID-19.

Iako su rezultati preliminarni, čini se da otkrivaju informacije o onome što je Madabhushi nazvao “imunološkom arhitekturom” ljudskog tela kao odgovor na viruse. Ovo je važno jer nam je računar dao informacije koje obogaćuju naše razumevanje mehanizama u telu protiv virusa, što može igrati ulogu u načinu na koji razvijamo vakcine. Na kraju, u kombinaciji sa drugim kliničkim radom i daljim testovima na većim grupama pacijenata, ovo otkriće bi moglo poslužiti za poboljšanje svetskog razumevanja ovih bolesti, a možda i drugih.

Pročitajte i:  Tvoj AI terapeut pravi više štete nego koristi

Izvor: Technology

Facebook komentari:
Računari i Galaksija
Tagovi: , , ,