Attenzione: questa pagina è una traduzione automatica di questa pagina originariamente in lingua inglese. Si prega di notare in quanto le traduzioni sono generate da macchine, non tutte le traduzioni saranno perfetti. Questo sito web e le sue pagine web sono destinati ad essere letto in inglese. Ogni traduzione del sito e le sue pagine web possono essere imprecise e inesatte, in tutto o in parte. Questa traduzione è fornita per comodità.

SFU e la sanità di provvidenza collaborano sullo strumento di AI per aiutare la diagnosi più rapida COVID-19

I ricercatori di Simon Fraser University e la sanità di provvidenza (PHC) stanno collaborando su un nuovo strumento di intelligenza artificiale che contribuirà a diagnosticare COVID-19 più rapidamente.

La competenza dei ricercatori di SFU fatti leva PHC per convalidare uno strumento d'apprendimento profondo di intelligenza (AI) artificiale per accelerare i professionisti di sanità di tempo spende la distinzione fra la polmonite COVID-19 ed i casi non-COVID-19.

Lo strumento, corrente nella fase di convalida all'ospedale di St Paul a Vancouver, il Canada, permette ad un clinico di inserire l'immagine dell'esame radiografico del torace di un paziente in un computer, esegue un'analisi di rilevazione di bio--immagine e determina un caso positivo di polmonite che è coerente con COVID-19.

Lo strumento diagnostico è destinato per aiutare medici ed altri lavoratori di sanità di linea di battaglia a prendere le decisioni rapide mentre affrontano with un numero aumentato di pazienti. Mentre non una soluzione clinica autonoma di diagnosi, può essere usata rapido, con altri strumenti, quali le scansioni (CT) di tomografia computerizzata.

Il sistema di AI può anche assistere il residente e medici meno con esperienza esaminano un insieme di dati e fanno una diagnosi rapida prima che un medico senior possa fare un passo dentro, dice YaĞiz Aksoy, un assistente universitario nel banco del laboratorio del GrUVi della scienza di calcolo.

Aksoy e ricercatore Vijay Naidu, un matematico del gruppo della GAZZA, contribuito a raffinare il sistema di apprendimento automatico facendo uso delle immagini dei raggi x sia pazienti di COVID-19 che di non-COVID-19 per identificare le caratteristiche uniche trovate nel virus.

Invece di medici che controllano determinato ogni immagine dei raggi x, questo sistema è preparato per usare gli algoritmi ed i dati per identificarla per loro.„

YaĞiz Aksoy, assistente universitario nel banco del laboratorio del GrUVi della scienza di calcolo

Naidu egualmente ha diviso la sua competenza nell'analisi di bio--sequenza per creare un database delle impronte biologiche COVID-19, o gli identificatori unici, per azzerare dentro su quelli trovati in pazienti positivi.

Dice che la tecnica può anche essere utilizzata nella rilevazione e nella classificazione di altri tipi di polmoniti batteriche, fungose ed altre virali di immagini di polmonite dell'esame radiografico del torace, quale.

“Connettere i partner ai diversi esperti in SFU è memoria a grande iniziativa dei dati di SFU,„ dice Fred Popowich, Direttore scientifico, grande iniziativa dei dati di SFU, che ha connesso i gruppi. “Il nostro scopo è di avanzare gli sforzi di risposta COVID-19 e di rendere questa conoscenza accessibile ai clinici intorno al mondo.„

Questa collaborazione pluridisciplinare ha fornito la convalida tanto necessaria dei nostri modelli ed ha accelerato il nostro processo di sviluppo, quindi direttamente assistente gli sforzi della sanità di provvidenza per pianificazione per la natura urgente e mai evolventesi della crisi COVID-19.„

Soyean Kim, Direttore, prodotti di Digital, sanità di provvidenza

“I ricercatori di SFU, gli innovatori e gli esperti sono sulla linea di battaglia della risposta COVID-19,„ dice la gioia Johnson, vice presidente, la ricerca e internazionale. “Siamo posizionati bene per rispondere rapidamente ad un problema critico come questo attingendo le nostre reti dell'estesa ricerca, dividendo le risorse e collaborando sulle soluzioni impactful che avvantaggiano le nostre comunità.„

Punti seguenti

Una volta che approvato, lo strumento sarà messo a disposizione senza alcun costo con il supporto del U.N. Una collaborazione multinazionale in corso più ulteriormente migliorerà l'efficacia e fornirà l'autenticazione supplementare.

La versione beta dello strumento - ancora in una fase di prova in anticipo - già è stata caricata alle nazioni unite piattaforma globale e whitelisted nel mercato di apprendimento automatico di AWS, tra l'altro.

Lo strumento seguirà l'ulteriori valutazione e formazione.