人工智能模型帮助诊断COVID-19肺炎严重程度

人工智能模型帮助诊断COVID-19肺炎严重程度
所提出的方法的框架。信贷:医学影像杂志(2022)。jmi.9.5.054001 DOI: 10.1117/1.

雪松西奈的研究人员开发了一种新的人工智能模型,可以快速评估COVID-19肺炎的严重程度。

自动化深度学习框架,描述在医学影像杂志,有助于评估疾病进展,并协助计算机断层扫描(CT)监测不同的治疗反应。它与医生的手工测量一样准确,而且速度快得多。

“医生很难勾勒出3D的轮廓在数百个薄至1毫米的CT肺切片上手动扫描病变。人工智能可以使这一过程非常快,并根据涉及肺部的百分比提供异常的体积大小,”该研究的高级作者Piotr Slomka博士说,他是cedar - sinai成像创新主任,也是医学人工智能部门和Smidt心脏研究所的研究科学家。

Slomka解释说:“了解病变的正确大小有助于更准确地评估患者的病情,并最终帮助提供者决定最佳的治疗方案。”

虽然许多被诊断患有COVID-19的人只出现轻微症状,但有些人会出现更严重的并发症,包括COVID-19肺炎。COVID-19肺炎这会导致肺部积液和炎症,有可能危及生命。

目前,CT扫描被用于评估COVID-19肺炎患者的疾病轨迹和患者结局。然而,目前的报道没有包括疾病负担病变的定量测量,如体积、密度和异常类型,这可以大大改善COVID-19患者的预后。

Slomka说:“尽管已被证明可以预测COVID-19患者的临床恶化,但这些类型的ct衍生的定量肺部测量并不是临床常规的一部分,因为它们需要手动分割肺部病变,即使对经验丰富的技术人员或医生来说,这也是非常耗时的。”“而且时间并不总是很多。”

为了帮助克服这些问题,Slomka和他的团队创建了一个针对covid -19相关异常的快速自动警报系统,该系统在这些情况下非常有用。

该团队开发了一种新的全自动深度学习框架,用于快速多类分割在不同的机构使用不同采集协议的对比和非对比CT图像来研究COVID-19肺炎。

然后,Slomka和同事们通过将其读数与专家对197名确诊为COVID-19患者的数据集进行的手动读数进行比较,评估了人工智能模型的性能,这些患者进行了阳性的逆转录PCR测试,68个未见过的测试案例,以及695个独立对照。

他们发现人工智能模型具有与专家手动测量相似的精度,但性能快速(整个3D肺扫描的100多个切片只需几秒钟,而专家手动注释需要30-45分钟),适合在临床环境中使用。

“AI-assisted有助于改善对COVID-19患者的临床评估,”斯洛姆卡说。

该软件已经用于新SARS-CoV-2变种的放射学体征和临床严重程度的多中心临床研究。

更多信息:Aditya Killekar等人,基于卷积长短期记忆网络的计算机断层扫描快速量化COVID-19肺炎负担,医学影像杂志(2022)。jmi.9.5.054001 DOI: 10.1117/1.
引用:人工智能模型有助于诊断COVID-19肺炎的严重程度(2022,12月15日),检索自2022年12月16日//www.pyrotek-europe.com/news/2022-12-ai-severity-covid-pneumonia.html
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