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AI employée pour trouver la pneumonie COVID-19

Coronaviruses « se sont renversés au-dessus » aux populations humaines d'à travers l'histoire, entraînant des maladies respiratoires, souvent liées à la pneumonie. Le syndrôme respiratoire aigu sévère (SARS), qui a apparu en 2002 en Chine, et le syndrome respiratoire de Moyen-Orient (MERS), qui était premier vu en Arabie Saoudite en 2012, sont assimilés à la pandémie globale actuelle écartant mondial, la maladie de coronavirus (COVID-19).

Pour la plupart des patients qui ont succombé à COVID-19, la cause du décès éventuelle était pneumonie, une condition qui entraîne l'inflammation et l'accumulation liquide dans les poumons, la rendant dure pour respirer. Quelques patients développent le syndrome de détresse respiratoire aigu (ARDS), un état potentiellement fatal où les poumons ne peuvent pas fournir assez d'oxygène aux organes vitaux du fuselage.

La pneumonie sévère exige des séjours étendus d'hôpital, et, dans certains cas, des patients sont mis dans des unités de soins intensifs (ICU) avec la ventilation artificielle pour les aider pour respirer. Car le COVID-19 ravage en travers de 184 pays et territoires, il y a eu une pénurie de ventilation artificielle, et beaucoup de systèmes de santé sont accablés.

Il est, pour cette raison, essentiel de déterminer quels patients ont besoin de plus de traitement symptomatique dans l'hôpital et ceux qui peuvent récupérer à l'intérieur des frontières. Pour aider à trouver quels patients exigent plus de soins médicaux, les radiologues de santé de San Diego d'Université de Californie et les médecins emploient maintenant l'artificial intelligence (Ai) d'analyser la représentation de poumon en tant qu'élément d'une étude clinique de recherches.

Les chercheurs ont mis l'accent sur qu'ils n'emploient pas l'analyse de représentation de poumon pour diagnostiquer COVID-19, mais fournissant une méthode triaging pour que les fournisseurs de santé repèrent les caisses présumées qui ont besoin de soins médicaux immédiats. La seule voie de diagnostiquer la maladie de coronavirus est quand un patient a vérifié le positif dans les tests accrédités qui trouvent le SARS-CoV-2 ou le coronavirus 2 de syndrôme respiratoire aigu sévère, l'agent causal de COVID-19.

Micrographe électronique nouveau de lecture du coronavirus SARS-CoV-2 Colorized d
Micrographe électronique nouveau de lecture du coronavirus SARS-CoV-2 Colorized d'une cellule d'apoptotique (brun verdâtre) fortement infectée avec des particules du virus SARS-COV-2 (rose), d'isolement dans un échantillon patient. Image saisie et couleur-améliorée à l'installation intégrée par NIAID de recherches (IRF) dans le fort Detrick, le Maryland. Crédit : NIAID

Méthode de promesse d'AI

La méthode nouvelle d'artificial intelligence a fourni aux médecins dans la santé d'Uc San Diego la seule information d'un côté de plus de 2.000 images. Par exemple, un patient admis au service des urgences n'a eu aucun sympt40me de COVID-19 mais a eu une radiographie thoracique à d'autres fins. Quand l'image s'était analysée suivre la méthode d'AI, il s'est avéré que le patient a eu la pneumonie tôt. Le patient a été alors examiné pour COVID-19, et il a renvoyé le positif.

La méthode d'AI trouve non seulement ceux qui ont la pneumonie sévère ou ceux qui peuvent être des transporteurs de SARS-CoV-2 mais également ceux qui sont asymptomatiques mais développent la pneumonie tôt. Le traitement de la pneumonie est tôt essentiel aux durées sauvegardantes et à réduire le fardeau sur des unités de soins intensifs.

Radiographies thoraciques d
Radiographies thoraciques d'un patient présentant la pneumonie COVID-19, le rayon X originel (gauche) et le résultat d'AI-pour-pneumonie (droit). Le patient a un dispositif de stimulateur et un coeur agrandi, qui indique que l'algorithme d'AI est assez puissant pour fonctionner même lorsque le patient a les problèmes de santé fondamentaux.

« Nous n'aurions pas eu la raison de soigner ce patient car une caisse COVID-19 ou un test soupçonnée pour lui s'il n'étaient pas pour l'AI. Tandis qu'encore d'investigation, le système affecte déjà la gestion clinique des patients. » M. Christopher Longhurst, chef de service de l'information, et médecin-chef d'associé pour la santé d'Uc San Diego, a dit.

La méthode d'AI a démarré il y a des mois quand M. Albert Hsiao, un professeur agrégé de la radiologie à l'École de Médecine d'Uc San Diego, et à son équipe a développé un algorithme d'apprentissage automatique neuf pour permettre à des radiologues d'utiliser l'AI pour améliorer leur capacité de trouver la pneumonie sur des radiographies thoraciques.

Albert Hsiao, DM, PhD, professeur agrégé de la radiologie à l
Albert Hsiao, DM, PhD, professeur agrégé de la radiologie à l'École de Médecine et au radiologue d'Uc San Diego à la santé d'Uc San Diego, et équipe a développé un algorithme d'apprentissage automatique qui permet à des radiologues d'employer l'AI pour améliorer leurs propres capacités de repérer la pneumonie sur des radiographies thoraciques.

Comment fonctionne-t-cela ?

L'algorithme neuf recouvre des rayons X avec les plans de code à couleurs pour trouver la pneumonie. Il a été formé avec environ 22.000 notations par les radiologues humains. Pour vérifier leur algorithme, l'équipe avait l'habitude l'approche d'artificial intelligence à dix radiographies thoraciques de cinq patients en Chine et aux Etats-Unis avec COVID-19. Les dix images étaient publiées en tourillons médicaux.

Même si les images ont été prises à différents hôpitaux, l'algorithme pouvait trouver des endroits localisés de la pneumonie chronique. Publié dans le tourillon de la représentation thoracique, les résultats prouvez que la méthode neuve peut trouver la pneumonie dans les patients rapidement, fournissant le traitement rapide.

La « pneumonie peut être subtile, particulièrement si ce n'est pas votre pneumonie bactérienne moyenne, et si nous pourrions recenser ces patients tôt avant que vous puissiez même la trouver avec un stéthoscope, nous pourrions mieux être positionnés pour traiter ceux au plus gros risque pour la maladie sévère et la mort, » Hsiao a dit.

Les chercheurs ont dit que les radiographies thoraciques sont plus abordables, avec les machines plus faciles à nettoyer et déménager autour. De plus, les résultats retournent plus rapidement que tous les autres tests diagnostiques de représentation. De plus, il est plus sûr et émet moins de radiothérapie pour des patients, lui effectuant un test rapide qui peut aider le dépistage accéléré de la pneumonie pour la demande de règlement correcte.

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Angela Betsaida B. Laguipo

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Angela Betsaida B. Laguipo

Angela is a nurse by profession and a writer by heart. She graduated with honors (Cum Laude) for her Bachelor of Nursing degree at the University of Baguio, Philippines. She is currently completing her Master's Degree where she specialized in Maternal and Child Nursing and worked as a clinical instructor and educator in the School of Nursing at the University of Baguio.

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