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Ai usado para detectar a pneumonia COVID-19

Coronaviruses “derramou sobre” às populações humanas ao longo da História, causando as doenças respiratórias, associadas frequentemente com a pneumonia. A Síndrome Respiratória Aguda Grave (SARS), que emergiu em 2002 em China, e a síndrome respiratória de Médio Oriente (MERS), que era primeira considerada em Arábia Saudita em 2012, são similares à pandemia global actual que espalha no mundo inteiro, a doença do coronavirus (COVID-19).

Para a maioria de pacientes que sucumbiram a COVID-19, a causa de morte final era pneumonia, uma circunstância que causasse a inflamação e a acumulação fluida nos pulmões, fazendo a dura respirar. Alguns pacientes desenvolvem a síndrome de aflição respiratória aguda (ARDS), uma condição potencial fatal onde os pulmões não podem fornecer bastante oxigênio aos órgãos vitais do corpo.

A pneumonia severa exige estadas prolongadas do hospital, e, em alguns casos, os pacientes são colocados nas unidades de cuidados intensivos (ICU) com ventilação mecânica para ajudá-las a respirar. Porque o COVID-19 devasta através de 184 países e territórios, houve uma falta da ventilação mecânica, e muitos sistemas de saúde são oprimidos.

É, conseqüentemente, crucial determinar que pacientes precisam um cuidado mais de suporte no hospital e aqueles que podem recuperar em casa. Para ajudar a detectar que pacientes exigem mais cuidados médicos, os radiologistas da saúde de San Diego da Universidade da California e os doutores estão usando agora a inteligência artificial (Ai) analisar a imagem lactente do pulmão como parte de um estudo clínico da pesquisa.

Os pesquisadores sublinharam que não estão usando a análise da imagem lactente do pulmão para diagnosticar COVID-19, mas fornecendo um método triaging para fornecedores de serviços de saúde às caixas presuntivas do ponto que precisam cuidados médicos imediatos. A única maneira de diagnosticar a doença do coronavirus é quando um paciente testou o positivo nos testes acreditados que detectam o SARS-CoV-2 ou o coronavirus 2 da Síndrome Respiratória Aguda Grave, o agente causal de COVID-19.

Micrografia de elétron nova da exploração de Coronavirus SARS-CoV-2 Colorized de uma pilha apoptotic (marrom esverdeado) contaminada pesadamente com as partículas do vírus SARS-COV-2 (rosa), isoladas de uma amostra paciente. A imagem capturada e cor-aumentada no NIAID integrou a instalação de investigação no forte Detrick, Maryland. Crédito: NIAID
Micrografia de elétron nova da exploração de Coronavirus SARS-CoV-2 Colorized de uma pilha apoptotic (marrom esverdeado) contaminada pesadamente com as partículas do vírus SARS-COV-2 (rosa), isoladas de uma amostra paciente. Imagem capturada e cor-aumentada na instalação de investigação integrada NIAID (IRF) no forte Detrick, Maryland. Crédito: NIAID

Método de promessa do AI

O método novo da inteligência artificial forneceu os médicos na saúde de Uc San Diego a informação original de um banco de mais de 2.000 imagens. Por exemplo, um paciente admitido no departamento de emergência não teve nenhum sintoma de COVID-19 mas teve um raio X de caixa para outros fins. Quando a imagem tinha sido analisada usando o método do AI, pareceu que o paciente estêve com a pneumonia adiantada. O paciente foi testado então para COVID-19, e retornou o positivo.

O método do AI detecta não somente aqueles que estão com a pneumonia severa ou aqueles que podem ser portadores de SARS-CoV-2 mas igualmente aqueles que são assintomáticos mas estão desenvolvendo a pneumonia adiantada. Tratar a pneumonia é cedo crucial aos salvares vidas e a reduzir a carga em unidades de cuidados intensivos.

Raios X de caixa de um paciente com pneumonia COVID-19, o raio X original (esquerdo) e o resultado da AI-para-pneumonia (direito). O paciente tem um dispositivo do pacemaker e um coração ampliado, que indique que o algoritmo do AI é poderoso bastante trabalhar mesmo quando o paciente tem problemas de saúde subjacentes.
Raios X de caixa de um paciente com pneumonia COVID-19, o raio X original (esquerdo) e o resultado da AI-para-pneumonia (direito). O paciente tem um dispositivo do pacemaker e um coração ampliado, que indique que o algoritmo do AI é poderoso bastante trabalhar mesmo quando o paciente tem problemas de saúde subjacentes.

“Nós não teríamos a razão tratar esse paciente porque uma caixa COVID-19 ou um teste suspeitado para ele se não era para o AI. Quando ainda de investigação, o sistema já está afectando a gestão clínica dos pacientes.” O Dr. Christopher Longhurst, documentalista principal, e médico principal do associado para a saúde de Uc San Diego, disse.

O método do AI kickstarted meses há quando o Dr. Albert Hsiao, um professor adjunto da radiologia na Faculdade de Medicina de Uc San Diego, e na sua equipe desenvolveu um algoritmo deaprendizagem novo para permitir radiologistas utilizar o AI para melhorar sua capacidade para detectar a pneumonia em raios X de caixa.

Albert Hsiao, DM, PhD, professor adjunto da radiologia na Faculdade de Medicina e no radiologista de Uc San Diego na saúde de Uc San Diego, e equipe desenvolveu um algoritmo de aprendizagem da máquina que permitisse que os radiologistas usem o AI para aumentar suas próprias capacidades para manchar a pneumonia em raios X de caixa.
Albert Hsiao, DM, PhD, professor adjunto da radiologia na Faculdade de Medicina e no radiologista de Uc San Diego na saúde de Uc San Diego, e equipe desenvolveu um algoritmo de aprendizagem da máquina que permitisse que os radiologistas usem o AI para aumentar suas próprias capacidades para manchar a pneumonia em raios X de caixa.

Como trabalha?

O algoritmo novo cobre raios X com os mapas cor-codificados para detectar a pneumonia. Foi treinado com as aproximadamente 22.000 notações por radiologistas humanos. Para testar seu algoritmo, a equipe usou a aproximação da inteligência artificial a dez raios X de caixa de cinco pacientes em China e nos Estados Unidos com COVID-19. As dez imagens foram publicadas em jornais médicos.

Mesmo se as imagens foram tomadas em hospitais diferentes, o algoritmo podia detectar consistentemente áreas localizadas da pneumonia. Publicado no jornal da imagem lactente torácica, os resultados mostram que o método novo pode detectar a pneumonia nos pacientes ràpida, fornecendo o tratamento alerta.

A “pneumonia pode ser subtil, especialmente se não é sua pneumonia bacteriana média, e se nós poderíamos identificar aqueles pacientes cedo antes que você possa mesmo a detectar com um estetoscópio, nós pudemos melhor ser posicionados para tratar aqueles no risco o mais alto para a doença severa e morte,” Hsiao disse.

Os pesquisadores disseram que os raios X de caixa são mais disponíveis, com as máquinas mais fáceis limpar ao redor e mover-se. Mais, os resultados retornam mais rapidamente do que todos os outros testes diagnósticos da imagem lactente. Mais, é mais seguro e emite-se menos radiação para pacientes, fazendo lhe um teste rápido que possa ajudar a detecção da via rápida de pneumonia para o tratamento apropriado.

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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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