Il modello di intelligenza artificiale differenzierà il COVID-19 da altre malattie respiratorie
Ricercatori cinesi hanno pubblicato un articolo sulla rivista Nature Communications all’inizio di questo mese proponendo un modello di intelligenza artificiale che può aiutare i medici a distinguere rapidamente tra COVID-19, influenza e polmonite con elevata precisione.
Dall’epidemia di COVID-19, numerosi sistemi di intelligenza artificiale sono stati sviluppati e utilizzati per il rilevamento e la diagnosi in prima linea, come l’analisi delle radiografie del torace e delle scansioni TC.
Tuttavia, con l’avvicinarsi della stagione influenzale, se COVID-19 e influenza scoppiassero insieme, facendo salire alle stelle il carico di lavoro della diagnosi TC, distinguere tra le due malattie respiratorie si rivelerebbe difficile per i medici.
Un nuovo modello di IA può fornire la risposta I ricercatori dell’Università Tsinghua e dell’Union Hospital con sede a Wuhan, affiliato all’Università di Scienza e Tecnologia di Huazhong, hanno sviluppato e valutato un sistema di IA utilizzando un ampio set di dati con oltre 11.000 volumi CT da COVID-19, influenza, polmonite acquisita in comunità non virale e polmonite non.
Secondo il documento, i volumi di CT dei pazienti COVID-19 sono stati raccolti principalmente da febbraio a marzo in tre ospedali di Wuhan, un tempo epicentro dell’epidemia di COVID-19 in Cina.
Il modello di IA, noto come sistema basato su reti neurali convoluzionali profonde, ha trasformato le esperienze di rilevamento accumulate dagli esperti in algoritmi I risultati dei test hanno mostrato che può differenziare quattro malattie respiratorie, tra cui COVID-19, influenza e non polmonite, con un’AUC del 97,8%, indicando un alto grado di accuratezza del rilevamento.
In ulteriori studi, il gruppo di ricerca ha confrontato le prestazioni diagnostiche di questo sistema di intelligenza artificiale basato sulla TC con quelle di cinque radiologi e i risultati mostrano che le prestazioni del sistema sono maggiori di quelle delle sue controparti umane.
Il modello di IA aiuterà a diminuire il carico di lavoro dei medici Lo studio mostra che il tempo medio di lettura dei radiologi è stato di 6,5 minuti, mentre quello del sistema di IA è stato di 2,73 secondi.
L’articolo afferma che il sistema di intelligenza artificiale era solo leggermente peggiore nel distinguere la polmonite dalla non polmonite rispetto ai radiologi.
Utilizzare lo screening polmonare CT per differenziare COVID-19 da altre polmoniti è difficile a causa delle elevate somiglianze di polmoniti di diverso tipo, soprattutto nella fase iniziale, e delle grandi variazioni in diversi stadi dello stesso tipo Pertanto, è necessario sviluppare un algoritmo di diagnosi AI specifico per COVID-19, ha detto il coautore Feng Jianjiang dell’Università Tsinghua, anch’egli esperto di riconoscimento delle impronte digitali e visione artificiale.
Sebbene permangano dubbi sull’utilizzo delle scansioni TC per rilevare il COVID-19, Feng ritiene che la TC svolga un ruolo vitale nella valutazione della gravità e nella gestione dei pazienti. Le applicazioni correlate del sistema di intelligenza artificiale sono state utilizzate dai medici negli ospedali di Wuhan.
L’algoritmo di diagnosi dell’IA presenta anche i vantaggi di un’elevata ripetibilità e di una facile implementazione su larga scala, mostrando il potenziale per diventare un nuovo strumento per controllare la diffusione di COVID-19, secondo Feng.