Die Verwendung von künstlicher Intelligenz zu diagnostizieren COVID-19
Für Patienten mit COVID-19, erschreckende Atemnot kann praktisch über Nacht. In vielen Fällen verursacht durch eine aggressive Lungenentzündung Infektion in der Lunge, die füllt Sie mit dicken Flüssigkeit und beraubt den Körper der Leben spendenden Sauerstoff.
Die Erkennung dieser schweren Fällen von Anfang an unerlässlich für die Behandlung von Ihnen erfolgreich. Im moment jedoch die einzige Möglichkeit zu sagen, ob ein patient Pneumonie verursacht durch das coronavirus wird durch die Untersuchung von Röntgen-und CT-scans der Brust—und auf Fälle, rack, weltweit, Radiologen werden überflutet mit Bildern, ein Rückstand, können zu Verzögerungen bei wichtigen Entscheidungen über Pflege.
Eine Lösung, sagte Karen Panetta, kann bedeuten, nehmen etwas von der Arbeit entfernt von den Menschen. Panetta, ein professor für elektrische und computer engineering an der School of Engineering, arbeitete an der Erzeugung von künstlichen Intelligenz (KI), die können vor Ort Fälle von COVID-19 Lungenentzündung und Kennzeichnen Sie Sie für die überprüfung.
Mit X-Strahlen und CT-scans, die von einer internationalen COVID-19-Datenbank, Ihrem Labor ist die Ausbildung der AI-software zu durchkämmen Tausende von Bildern, die mit denen, die ähnliche Merkmale. Durch den Vergleich von Röntgenaufnahmen von Lungenentzündung verursacht durch bakterielle Infektionen, chronische Rauchen, und COVID-19, sagt Sie, die KI kann allmählich lernen, Merkmale zu identifizieren, einzigartig für jeden, sei es eine bestimmte Form, Fläche Kontrast, oder anderen Charakterzug. Sobald die software findet potentiellen Spiele, verwendet er statistische Analyse zu Sortieren COVID Fällen von nicht-COVID lieben.
„Denken Sie an es auf diese Weise: Wenn Sie Fußball gucken, und Sie haben gesehen, das gleiche Spiel führen Sie 50 mal, Sie wissen, was jeder Spieler tun, wenn Ihr team läuft es wieder“, sagte Panetta, der auch Dekan der graduate-Ausbildung an der School of Engineering. „Aber wenn ein neuer Mann kommt, und Sie haben nicht gesehen, wie Sie gehen, um vorherzusagen, was er tun werde? Sie schauen zurück auf die letzten 50 mal sah man das gleiche Spiel und nehmen Sie eine Vermutung auf der Grundlage Ihrer Erfahrungen. Unsere software ist im Grunde das gleiche tun mit diesen Bildern.“
Panetta ist COVID-19 Arbeit baut auf Untersuchungen, die Ihrem Labor hat bereits zu erkennen Krebstumoren. In Brustkrebs, merkt Sie an, Ihre KI-software, schaut auf die Kerne der einzelnen Zellen in einer Biopsie-Probe, und sucht nach bestimmten mustern entsprechen bekannten Fälle.
Krebs-freien Proben neigen dazu, geordnete Kerne, die in einer ovalen Struktur, aber wenn der Krebs fortschreitet, diese Muster neigen dazu, zu brechen. Mit der KI und des maschinellen Lernens, ist es möglich, den Zug der KI, um vor Ort neue Krebs-Fälle autonom auf der Grundlage dieser Merkmale.
„Wir hatten schon entwickelt, die alle diese tools für die Bildverarbeitung, maschinelles lernen und KI-Methoden für Krebs, so COVID-19 war nur eine rechtzeitige Anwendung der gleichen Technologie,“ sagte Sie. „Wir sind nur ein tuning der software für einen anderen use case.“
Die Ergebnisse sind bereits vielversprechend. So weit, Ihr lab software wurde erfolgreich bei der Identifizierung von COVID-19 Pneumonie in mehr als 99 Prozent der Bilder, die it-Prozesse.
Anreise nach diesem Zeitpunkt ist noch nicht so einfach, aber. Die machine-learning-Werkzeuge, die Sie verwendet, um zu trainieren der software sind nur so gut wie die Daten, die Sie gefüttert sind—und während die Menschen einfach ignorieren können leichte Schönheitsfehler in einem Bild, die gleichen Pannen stolpern kann auch die beste Maschine.
In einigen der Bilder in der COVID-19 Datenbank, bemerkte Sie, große schwarze Rechtecke angezeigt, in dem Patienten persönliche Informationen blockiert wurde Anonymität. In anderen Techniker haben die unterbelichteten X-ray, so dass das gesamte Bild etwas trübe ist, oder überlagert Röntgen-und CT-scans, die Schaffung einer verwirrenden hybrid-image.
„Röntgen-und CT-scans sind nicht immer in tadellosem Zustand. Sie erfordern eine Menge Verbesserungs-und pre-processing zu bereinigen, diejenigen Unvollkommenheiten, so sind Sie auf Augenhöhe“, sagt Sie. Die KI hat auch clever genug sein, nicht zu misdiagnose ein Bild, denn es sieht Anomalie.
„Jeder denkt, die KI ist dieser Magische black-box, aber es ist nicht Zoltar,“ sagte Panetta, bezieht sich auf das all-wissen, Wahrsagerei Maschine aus dem Tom Hanks Film, Groß. „Sie haben ständig zu optimieren, um es zu verbessern.“
Eine weitere Komplikation, fügte Sie hinzu, ist, dass, während AI sich identifizieren können-Bilder, die Aussehen wie andere Fälle von COVID Lungenentzündung, es kann nicht genau sagen, warum diese Bilder erfüllen die Kriterien, die aus medizinischer Sicht. Um diese Löcher zu füllen, Panetta ist auf der Suche, um ein team mit erfahrenen Radiologen an der Tufts, und möchte hinzufügen, medizinische annotation und Rahmen für jedes Bild.
Selbst wenn, die KI-software ist nicht verfügbar für Kliniker während der aktuellen Pandemie—was es sehr gut kann es nicht sein, da die FDA-Zulassung kann Jahre dauern—Panetta hofft, es könnte immer noch in der Zukunft verwendet werden, um zu erziehen medizinisches Personal. Wenn ein weiterer Ausbruch passiert, die Straße hinunter, Sie Gründen, Krankenhäusern, müssen Sie alle die Ausbildung, die Sie bekommen können.
„Gerade jetzt, sogar die ärzte an der front haben wohl nur gesehen, ein paar hundert Fälle von COVID-19 Lungenentzündung, aber es gibt Hunderte von tausenden von Fällen geschieht weltweit,“ sagte Sie. „Wenn wir aggregieren kann, dass alle Daten in einem Platz mit Bilder, Symptome, und Patienten-info, kann es möglich sein, eine KI zu studieren, die Krankheit effektiver“, sagte Sie.
