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Los investigadores del monte Sinaí son primeros para utilizar el modelo del AI para analizar a los pacientes COVID-19

Los investigadores del monte Sinaí son los primeros en el país para utilizar la inteligencia artificial (AI) combinada con proyección de imagen, y clínicos datos para analizar a pacientes con la enfermedad del coronavirus (COVID-19).

Han desarrollado un algoritmo único que puede descubrir rápidamente COVID-19 basado en cómo la enfermedad pulmonar observa en la tomografía calculada (exploraciones del CT) del pecho, conjuntamente con la información paciente incluyendo síntomas, edad, bloodwork, y contacto posible con alguien infectado con el virus.

Este estudio, publicado en la aplicación del 19 de mayo el remedio de la naturaleza, podía ayudar a hospitales a través del mundo rápidamente para descubrir el virus, pacientes del aislante, y evita que se extienda durante este pandémico.

El “AI tiene potencial enorme para analizar una gran cantidad de datos rápidamente, un atributo que pueda tener un impacto grande en una situación tal como un pandémico. ”

“En el monte Sinaí, reconocimos esto temprano y podíamos movilizar la experiencia de nuestra facultad y de nuestras colaboraciones internacionales para trabajar en la ejecución de un modelo del AI de la novela usando datos del CT de pacientes del coronavirus en centros médicos chinos.”

Podíamos mostrar que el modelo del AI era tan exacto como un radiólogo experimentado en el diagnóstico de la enfermedad, e incluso mejorarlo en algunos casos donde no había signo sin obstrucción de la enfermedad pulmonar en el CT.”

Zahi Fayad, doctorado., director, autor importante del estudio, sistema de la salud del monte Sinaí

“Ahora estamos trabajando en cómo utilizar este en casa y compartir nuestras conclusión con otros; esta caja de herramientas se puede desplegar fácilmente por todo el mundo a otros hospitales, en línea o integrados en sus propios sistemas.”

Esta investigación se despliega en un estudio anterior del monte Sinaí que determinó una configuración característica de la enfermedad en los pulmones de los pacientes COVID-19 y mostró cómo se convierte a lo largo una semana y media.

El nuevo estudio implicó exploraciones de más de 900 pacientes que el monte Sinaí recibió de colaboradores institucionales en los hospitales en China. Admitieron a los pacientes a 18 centros médicos en 13 provincias chinas entre el 17 de enero y el 3 de marzo de 2020.

Las exploraciones incluyeron 419 confirmaron los casos de COVID-19-positive (la mayoría del cualquiera había viajado recientemente a Wuhan, China, en donde el brote comenzó, o tenía contacto con un paciente infectado COVID-19) y 486 exploraciones de COVID-19-negative.

Los investigadores también tenían información clínica de los pacientes, incluyendo los resultados del análisis de sangre que mostraban cualquier anormalidad en las cuentas de glóbulo blancas o las cuentas del linfocito así como su edad, sexo, y síntomas (fiebre, tos, o tos con moco).

Se centraron en exploraciones del CT y análisis de sangre puesto que los doctores en China utilizan ambos para diagnosticar a pacientes con COVID-19 si vienen hacia adentro con fiebre o han estado en contacto con un paciente infectado.

Las personas del monte Sinaí integraron datos de esas exploraciones del CT con la información clínica para desarrollar un algoritmo del AI. Imita el flujo de trabajo las aplicaciones de un médico de diagnosticar COVID-19 y da una predicción final de la diagnosis positiva o negativa.

El modelo del AI produce probabilidades separadas de ser COVID-19-positive basado en imágenes del CT, datos clínicos, y ambos combinados.

Los investigadores entrenaron y ajustaron al algoritmo en datos a partir de 626 pacientes de 905, y después probaron inicialmente el algoritmo en los 279 pacientes restantes en el grupo de estudio (parta entre COVID-19-positive y los casos negativos) para juzgar la sensibilidad de la prueba; una sensibilidad más alta significa un mejor funcionamiento de la detección.

El algoritmo fue mostrado para tener estadístico sensibilidad importante más alta (el 84 por ciento) comparada al 75 por ciento para los radiólogos que evaluaban las imágenes y los datos clínicos. El sistema del AI también perfeccionó la detección de los pacientes de COVID-19-positive que tenían exploraciones negativas del CT.

Específicamente, reconoció el 68 por ciento de casos de COVID-19-positive, mientras que los radiólogos interpretaron todos estos casos como negativa debido al aspecto negativo del CT.

La detección perfeccionada es determinado importante mantener a pacientes aislados si las exploraciones no muestran enfermedad pulmonar cuando los pacientes los primeros actuales síntomas (puesto que el estudio anterior mostró que la enfermedad pulmonar no aparece siempre en el CT en los primeros días) y los síntomas COVID-19 son a menudo no específicos, asemejándose a una gripe o a un frío común, así que puede ser difícil diagnosticar.

Las exploraciones del CT no son ampliamente utilizadas para la diagnosis de COVID-19 en los Estados Unidos; sin embargo, el Dr. Fayad explica que la proyección de imagen puede todavía desempeñar un papel importante.

La “proyección de imagen puede ayudar a dar una diagnosis rápida y exacta; los pruebas de laboratorio pueden tomar hasta dos días, y hay la posibilidad de negativas falsas; la proyección de imagen del significado puede ayudar a aislar a pacientes inmediatamente si es necesario, y maneja recursos del hospital eficazmente.”

“La alta sensibilidad de nuestro modelo del AI puede ofrecer “una segunda opinión” a los médicos en caso de que el CT sea cualquier negativa (en el curso temprano de la infección) o las conclusión no específicas de las demostraciones, que pueden ser comunes.”

“Es algo que se debe considerar en un más a gran escala, especialmente en los Estados Unidos, en donde tenemos actualmente más capacidad de repuesto para la exploración del CT que en los laboratorios para las pruebas genéticas,” dijo al Dr. Fayad, que es también profesor de la radiología del diagnóstico, molecular e Interventional en la Facultad de Medicina de Icahn en el monte Sinaí.

“Este estudio es importante porque muestra que un algoritmo de la inteligencia artificial se puede entrenar para ayudar con la identificación con anticipación de COVID-19, y esto se puede utilizar en la fijación clínica a la clasificación o dar prioridad a la evaluación de pacientes enfermos temprano en su admisión a la sala de urgencias,” dice a Matthew Levin, Doctor en Medicina, director de las personas clínicas de la ciencia de los datos del monte Sinaí del sistema de la salud, y de una pieza del centro de la informática del monte Sinaí COVID.

“Éste es un concepto temprano de la prueba que podemos aplicar a nuestros propios datos pacientes para desarrollar más lejos los algoritmos que son más específicos a nuestra región y poblaciones diversas.”

Los investigadores del monte Sinaí ahora se centran en más lejos desarrollar el modelo para encontrar que las pistas sobre como de bien los pacientes harán basado en delicadezas en sus datos del CT e información clínica. Dicen que esto podría ser importante optimizar el tratamiento y perfeccionar resultados.