Щракнете тук, ако това е вашето прессъобщение!

Изкуственият интелект може да помогне в борбата срещу COVID-19

Написано от редактор

Новата рамка за машинно обучение може да облекчи работата на рентгенолозите, като предоставя бърза и точна диагноза на заболяването.

Печат Friendly, PDF & Email

Пандемията COVID-19 завладя света в началото на 2020 г. и оттогава се превърна в водеща причина за смърт в няколко страни, включително Китай, САЩ, Испания и Обединеното кралство. Изследователите работят усилено върху разработването на практически начини за диагностициране на инфекции с COVID-19 и много от тях са фокусирали вниманието си върху това как изкуственият интелект (AI) може да бъде използван за тази цел.       

Няколко проучвания съобщават, че базираните на изкуствен интелект системи могат да се използват за откриване на COVID-19 в рентгенови изображения на гръдния кош, тъй като болестта има тенденция да произвежда области с гной и вода в белите дробове, които се показват като бели петна в рентгеновите сканирания . Въпреки че са предложени различни диагностични AI модели, базирани на този принцип, подобряването на тяхната точност, скорост и приложимост остава основен приоритет.

Сега екип от учени, ръководен от професор Гуангил Джеон от Националния университет Инчхон, Корея, разработи автоматична рамка за диагностика на COVID-19, която повишава нещата, като комбинира две мощни техники, базирани на AI. Тяхната система може да бъде обучена да различава точно рентгеновите изображения на гръдния кош на пациенти с COVID-19 от такива, които не са с COVID-19. Техният документ беше достъпен онлайн на 27 октомври 2021 г. и публикуван на 21 ноември 2021 г. в том 8, брой 21 на IEEE Internet of Things Journal.

Двата алгоритма, използвани от изследователите, са Faster R-CNN и ResNet-101. Първият е модел, базиран на машинно обучение, който използва мрежа за предложение за регион, която може да бъде обучена да идентифицира съответните региони във входно изображение. Втората е невронна мрежа с дълбоко обучение, състояща се от 101 слоя, която е използвана като гръбнак. ResNet-101, когато е обучен с достатъчно входни данни, е мощен модел за разпознаване на изображения. „Доколкото ни е известно, нашият подход е първият, който комбинира ResNet-101 и Faster R-CNN за откриване на COVID-19“, отбелязва проф. Jeon, „След обучение на нашия модел с 8800 рентгенови изображения, получихме забележителна точност от 98%.”

Изследователският екип вярва, че стратегията им може да се окаже полезна за ранното откриване на COVID-19 в болници и обществени здравни центрове. Използването на автоматични диагностични техники, базирани на AI технология, може да намали работата и натиска на рентгенолозите и други медицински експерти, които са изправени пред огромно натоварване от началото на пандемията. Освен това, тъй като по-модерните медицински устройства се свързват с интернет, ще бъде възможно да се подават огромни количества данни за обучение към предложения модел; това ще доведе до още по-висока точност, и то не само за COVID-19, както заявява проф. Джеон: „Подходът за дълбоко учене, използван в нашето проучване, е приложим към други видове медицински изображения и може да се използва за диагностициране на различни заболявания.“

Печат Friendly, PDF & Email

За автора

редактор

Главен редактор е Линда Хонхолц.

Оставете коментар