수천 개의 흉부 X- 레이를 분석하여 패턴을 볼 수 있도록 훈련 된 컴퓨터 프로그램은 최대 80 %의 정확도로 COVID-19 환자가 XNUMX 일 이내에 생명을 위협하는 합병증으로 발전 할 것이라고 예측했습니다.
NYU Grossman School of Medicine의 연구자들에 의해 개발 된이 프로그램은 감염의 배후에있는 바이러스 인 SARS-CoV-5,224에 감염된 중증 환자 2,943 명의 흉부 X- 레이 2 개에서 수집 한 수백 기가 바이트의 데이터를 사용했습니다.
저널에 출판 된 연구 저자 npj 디지털 의학 온라인 12 월 19 일은 어떤 COVID-19 환자가 치명적 합병증을 앓을 가능성이 높은지 신속하게 예측할 수있는 능력에 대한“절박 적 필요성”을 인용하여 치료 자원을 위험이 높은 환자와 가장 잘 일치시킬 수 있도록했습니다. 아직 완전히 이해되지 않은 이유로 일부 COVID-XNUMX 환자의 건강이 갑자기 악화되어 집중 치료가 필요하고 사망 가능성이 높아집니다.
이러한 요구를 해결하기 위해 NYU Langone 팀은 X-ray 정보를 컴퓨터 분석에 제공 할뿐만 아니라 환자의 연령, 인종 및 성별과 함께 체중, 체온을 포함한 여러 생체 신호 및 실험실 테스트 결과를 제공했습니다. 및 혈액 면역 세포 수준. 또한 예를 통해 배울 수있는 수학적 모델에는 기계식 인공 호흡기의 필요성과 각 환자가 감염으로 인해 생존 (2,405) 또는 사망 (538)했는지 여부가 고려되었습니다.
그런 다음 연구원들은 770 년 718 월 19 일부터 3 월 28 일까지 NYU Langone 병원의 응급실을 통해 COVID-2020로 입원 한 XNUMX 명의 다른 환자의 XNUMX 개의 흉부 X- 레이에서 소프트웨어 도구의 예측 값을 테스트했습니다. 컴퓨터 프로그램은 다음 중 XNUMX 명을 정확하게 예측했습니다. 집중 치료와 기계적 환기가 필요하거나 입원 XNUMX 일 이내에 사망 한 XNUMX 명의 감염된 환자.
“응급실 의사와 방사선 전문의는 상태가 빠르게 악화 될 가능성이 가장 높은 COVID-19 환자를 신속하게 식별하여 의료 서비스 제공자가 환자를 더 면밀히 모니터링하고 조기에 개입 할 수 있도록 우리 프로그램과 같은 효과적인 도구가 필요합니다.”라고 공동 연구 책임자 인 Farah는 말합니다. Shamout, PhD, 아부 다비에있는 뉴욕 대학교 캠퍼스의 컴퓨터 공학 조교수.
“우리는 COVID-19 분류 테스트가 전염병 기간 동안 환자와 간병인의 가장 긴급한 요구 사항을 해결하기 위해 방사선 분야에서 인공 지능을 가장 많이 적용한 것이라고 믿습니다.”라고 박사 과정 학생 인 Yiqiu "Artie"Shen MS는 말합니다. NYU 데이터 과학 센터.
NYU Langone의 방사선과 조교수 인 연구 선임 연구원 인 Krzysztof Geras 박사는 이러한 기계 지능 프로그램의 주요 이점은 더 많은 데이터로 정확도를 추적, 업데이트 및 개선 할 수 있다는 것입니다. 그는 팀이 더 많은 환자 정보를 사용할 수있게되면 추가 할 계획이라고 말합니다. 그는 또한 팀이 테스트 모델을 개선하는 데 사용할 수있는 추가 임상 테스트 결과를 평가하고 있다고 말합니다.
Geras는 추가 연구의 일환으로 NYU COVID-19 분류 테스트를 응급 의사와 방사선 전문의에게 곧 배포하기를 희망한다고 말했습니다. 그 동안 그는 의사들과 협력하여 사용을위한 임상 지침을 작성하고 있습니다.
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연구에 대한 자금 지원은 국립 보건원 보조금 P41 EB017183 및 R01 LM013316에 의해 제공되었습니다. 국립 과학 재단은 HDR-1922658 및 HDR-1940097을 지원합니다.
Geras, Shamout, Shen 외에이 연구에 참여한 다른 NYU Langone 연구자들은 공동 연구 책임자 인 Nan Wu; Aakash Kaku; 박정규; 및 타로 마키노; 및 공동 조사자 Stanislaw Jastrzebski; Duo Wong; Ben Zhang; Siddhant Dogra; Men Cao; Narges Razavian; David Kudlowitz; Lea Azour; 윌리엄 무어; 이본 루이; Yindalon Aphinyanaphongs; 그리고 Carlos Fernandez-Granda.
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출처 : https://bioengineer.org/artificial-intelligence-tool-uses-chest-x-ray-to-differentiate-worst-cases-of-covid-19/
