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Os pesquisadores empregam modelos da inteligência artificial para a detecção imagem-baseada de COVID-19

A imagem lactente médica tem sido por muito tempo uma ferramenta vital para o diagnóstico e as avaliações prognósticas de muitas doenças. Nos últimos anos, o uso de modelos da inteligência artificial foi usado conjuntamente com esta imagem lactente para aumentar suas capacidades diagnósticas.

Usando estes modelos, algumas características podem ser extraídas das imagens que podem revelar as características da doença não identificadas pelo olho nu. A potência processar dados nesta maneira inteligente pode ter um impacto grande no campo médico, especialmente com o crescimento actual em características da imagem lactente e a necessidade para a elevada precisão em decisões médicas.

Há uma procura enorme para a detecção rápida e exacta da infecção COVID-19. O método de detecção preliminar tem usado a reacção em cadeia reversa da transcrição-polimerase (RT-PCR) nas amostras recolhidas dos cotonetes nasais ou da garganta. Contudo, este método é sujeito às irregularidades devido aos erros de amostra, à baixa carga viral, e às limitações da sensibilidade do método. Esta é uma edição especialmente significativa para os pacientes que estão nas fases iniciais de infecção.

Uma ferramenta diagnóstica adicional para COVID-19 pode vir das imagens dos pulmões. Para diagnosticar doenças pulmonares, os raios X de caixa ou as varreduras do CT são os recursos preliminares, e podem ser usados para distinguir COVID-19 de outros tipos dos ferimentos de pulmão, assim como para avaliar a severidade da participação do pulmão em COVID-19. Estes tipos de imagens podem aumentar as capacidades diagnósticas para os pacientes COVID-19, especialmente se são acoplados com modelos da inteligência artificial.

Com um esforço colaborador do multi-instituto, os pesquisadores do instituto de Terasaki para a inovação biomedicável (TIBI) projectaram e validaram uma detecção imagem-baseada de COVID-19 com o auxílio de modelos da inteligência artificial. Para realizar este, começaram usando um modelo para recolher automaticamente dados da imagem lactente dos lóbulos do pulmão. Estes dados foram analisados então para render características como biomarkers diagnósticos potenciais para COVID-19.

Estes biomarkers diagnósticos que usam o modelo da inteligência artificial foram usados subseqüentemente para diferenciar os pacientes COVID-19 da pneumonia e dos pacientes saudáveis. O modelo inteiro foi desenvolvido com uma coorte de 704 raios X de caixa e então validado independente com 1597 casos das fontes múltiplas compreendidas de saudável, da pneumonia, e dos pacientes COVID-19. Os resultados mostraram o desempenho excelente pelo modelo em classificar diagnósticos dos vários pacientes.

Ajudas mais adicionais deste modelo altamente avançado da inteligência artificial nossa capacidade para detectar precisamente os pacientes COVID-19. Além, tal modelo pode ser aplicado para o diagnóstico de outras doenças usando modalidades diferentes da imagem lactente.”

Samad Ahadian, Ph.D, pesquisador do chumbo do estudo, instituto de Terasaki para a inovação biomedicável

O uso do computador que modela com os dados extraídos da grande promessa das mostras médicas das imagens em permitir a medicina da precisão e pode revolucionar a prática médica na clínica. Desenvolver as metodologias para capturar grupos inteiros de informação ao suprimir características irrelevantes aumenta a confiança da inteligência artificial modela.

A aproximação propor seria uma etapa para a aplicação delas na medicina da precisão e pode fornecer uma maneira eficiente, barata, e não invasora de reforçar as capacidades diagnósticas da imagem lactente.

“Os modelos inteligência-conduzidos artificiais com capacidades diagnósticas e com carácter de previsão são uma ferramenta poderosa que são uma parte importante de nossas plataformas da pesquisa aqui no instituto,” disseram Ali Khademhosseini, Ph.D., director e CEO de TIBI. “Isto transferirá em aplicações incontáveis no campo biomedicável e na clínica.”

Source:
Journal reference:

Yousefi, B., et al. (2021) Impartially Validated Multiple Deep-Chain Models to Detect COVID-19 in Chest X-ray Using Latent Space Radiomics. Journal of Clinical Medicine. doi.org/10.3390/jcm10143100.