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Ai usato per individuare polmonite COVID-19

Coronaviruses “ha traboccato„ alle popolazioni umane attraverso la storia, causando le malattie respiratorie, connesse spesso con polmonite. La sindrome respiratorio acuto severo (SARS), che è emerso nel 2002 in Cina e la sindrome respiratoria di Medio Oriente (MERS), che era prima veduta in Arabia Saudita nel 2012, sono simili alla pandemia globale corrente che si sparge universalmente, la malattia di coronavirus (COVID-19).

Per la maggior parte dei pazienti che hanno soccombuto a COVID-19, l'ultima causa della morte era polmonite, una circostanza che causa l'infiammazione e la capitalizzazione fluida nei polmoni, rendente la dura respirare. Alcuni pazienti sviluppano la sindrome di emergenza respiratoria acuta (ARDS), uno stato potenzialmente interno dove i polmoni non possono fornire abbastanza ossigeno agli organi vitali dell'organismo.

La polmonite severa richiede le degenze in ospedale estese e, in alcuni casi, i pazienti sono collocati in unità di cure intensive (ICU) con ventilazione meccanica per aiutarli per respirare. Poichè il COVID-19 devasta attraverso 184 paesi e territori, c'è stato una scarsità di ventilazione meccanica e molti sistemi sanitari sono sopraffatti.

È, quindi, cruciale determinare quali pazienti hanno bisogno della cura più complementare in ospedale e coloro che può recuperare a casa. Per contribuire ad individuare quali pazienti richiedono più assistenza medica, i radiologi di salubrità di San Diego dell'università di California e medici ora stanno usando l'intelligenza artificiale (Ai) analizzare la rappresentazione del polmone come componente di uno studio clinico della ricerca.

I ricercatori hanno sottolineato che non stanno usando l'analisi della rappresentazione del polmone per diagnosticare COVID-19, ma fornendo un metodo triaging per i fornitori di cure mediche alle casse presuntive del punto che hanno bisogno dell'assistenza medica immediata. Il solo modo diagnosticare la malattia di coronavirus è quando un paziente ha verificato il positivo nelle prove accreditate che individuano il SARS-CoV-2 o il coronavirus 2 di sindrome respiratorio acuto severo, l'agente causativo di COVID-19.

Microscopio elettronico a scansione novello di Coronavirus SARS-CoV-2 Colorized di una cella apoptotic (marrone verdastro) infettata molto con le particelle del virus SARS-COV-2 (rosa), isolate da un campione paziente. L
Microscopio elettronico a scansione novello di Coronavirus SARS-CoV-2 Colorized di una cella apoptotic (marrone verdastro) infettata molto con le particelle del virus SARS-COV-2 (rosa), isolate da un campione paziente. Immagine catturata e colore-migliorata alla funzione di ricerca integrata NIAID (IRF) in Detrick forte, Maryland. Credito: NIAID

Metodo di promessa di AI

Il metodo novello di intelligenza artificiale ha fornito ai medici nella salubrità di Uc San Diego informazioni uniche da un gruppo illuminazione diffusa di più di 2.000 immagini. Per esempio, un paziente ammesso nel pronto soccorso non ha avuto sintomi di COVID-19 ma ha avuto un esame radiografico del torace per altri scopi. Quando l'immagine era stata analizzata facendo uso del metodo di AI, è sembrato che il paziente avesse polmonite iniziale. Il paziente poi è stato esaminato a COVID-19 ed ha restituito il positivo.

Il metodo di AI non solo individua coloro che ha polmonite severa o coloro che può essere portafili di SARS-CoV-2 ma egualmente coloro che è asintomatico ma stanno sviluppando la polmonite iniziale. Il trattamento della polmonite presto è determinante per i salvandi vite e la diminuzione del carico sulle unità di cure intensive.

Radiografia del torace da un paziente con polmonite COVID-19, i raggi x originali (sinistri) ed il risultato di AI-per-polmonite (destra). Il paziente ha un
Radiografia del torace da un paziente con polmonite COVID-19, i raggi x originali (sinistri) ed il risultato di AI-per-polmonite (destra). Il paziente ha un'unità dello stimolatore cardiaco e un cuore ingrandetto, che indica che l'algoritmo di AI è abbastanza potente lavorare anche quando il paziente ha emissioni di salubrità di fondo.

“Non avremmo avuti ragione di curare quel paziente poichè una cassa COVID-19 o una prova sospettata per se non fosse per il AI. Mentre ancora d'investigazione, il sistema già sta pregiudicando la gestione clinica dei pazienti.„ Il Dott. Christopher Longhurst, chief information officer ed il capo ispettore sanitario del socio per salubrità di Uc San Diego, hanno detto.

Il metodo di AI ha lanciato i mesi fa quando il Dott. Albert Hsiao, un professore associato della radiologia alla scuola di medicina di Uc San Diego ed al suo gruppo ha sviluppato un nuovo algoritmo di apprendimento automatico per permettere ai radiologi di utilizzare il AI per migliorare la loro capacità di individuare la polmonite sulla radiografia del torace.

Albert Hsiao, MD, PhD, professore associato della radiologia alla scuola di medicina ed al radiologo di Uc San Diego a salubrità di Uc San Diego e gruppo ha sviluppato un algoritmo di apprendimento automatico che permette che i radiologi usino il AI per migliorare le loro proprie capacità di macchiare la polmonite sulla radiografia del torace.
Albert Hsiao, MD, PhD, professore associato della radiologia alla scuola di medicina ed al radiologo di Uc San Diego a salubrità di Uc San Diego e gruppo ha sviluppato un algoritmo di apprendimento automatico che permette che i radiologi usino il AI per migliorare le loro proprie capacità di macchiare la polmonite sulla radiografia del torace.

Come funziona?

Il nuovo algoritmo sovrappone i raggi x di mappe colore-codificate per individuare la polmonite. È stato preparato con circa 22.000 numerazioni dai radiologi umani. Per verificare il loro algoritmo, il gruppo ha utilizzato l'approccio di intelligenza artificiale a dieci radiografie del torace da cinque pazienti in Cina e negli Stati Uniti con COVID-19. Le dieci immagini sono state pubblicate in pubblicazioni mediche.

Anche se le immagini sono state catturate agli ospedali differenti, l'algoritmo poteva individuare coerente le aree localizzate di polmonite. Pubblicato nel giornale della rappresentazione toracica, i risultati indicano che il nuovo metodo può individuare rapido la polmonite in pazienti, fornendo il trattamento rapido.

“La polmonite può essere sottile, particolarmente se non è la vostra polmonite batterica media e se potessimo identificare presto quei pazienti prima che possiate anche individuarlo con uno stetoscopio, potremmo essere posizionati meglio per trattare quelli all'elevato rischio per la malattia severa e morte,„ Hsiao ha detto.

I ricercatori hanno detto che la radiografia del torace è più accessibile, con i commputer più facili pulire e muoversi intorno. Più ulteriormente, i risultati ritornano più velocemente di tutte le altre prove diagnostiche della rappresentazione. Più ulteriormente, è più sicuro ed emette meno radiazione per i pazienti, rendentegli una prova rapida che può aiutare la rilevazione della via accelerata di polmonite per il trattamento adeguato.

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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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