2022. 05. 19. - 09:00
Mely koronavírus-betegnél nagy a halál kockázata? – A mesterséges intelligencia megjósolja
Segíthet az orvosoknak priorizálni egy új mesterséges intelligencia-modell, amely megjósolja, mely kórházban kezelt koronavírus-betegnél magas a halál vagy a vesekárosodás esélye.
Komoly segítséget jelenthet a fontossági sorrend felállításában az az új mesterséges intelligencia-modell, amely meg tudja ítélni, mely koronavírus miatt kórházba került pácienseknél nagyobb a halál vagy a vesekárosodás kockázata.
A kifinomult számítógépes szoftvert a Waterloo-i Egyetem kutatói fejlesztették ki – azzal azonosítja a veszélyeztetett betegeket, hogy tanul a korábbi koronavírus-páciensek eseteiből.
„Az ehhez hasonló prediktív mesterséges intelligencia modellekben hatalmas lehetőség van. Nagymértékben segíthetik a klinikusokat abban, hogy azonosítsák, kinek van szüksége a legsürgősebb segítségre, mellyel növelni tudják a túlélési arányt és csökkenthetik a súlyos sérülések arányát” - mondta Alexander Wong, az egyetem rendszertervezés professzora, a mesterséges intelligencia és az orvosi képalkotás kanadai kutatója.
Az új modellek a COVID-Net elnevezésű, nyílt forráskódú projekt részei, amely a koronavírus-járvány kezdete óta számos más újítással is előállt már. Olvasd el: Koronavírusos betegek felépülési idejét jósolja meg a mesterséges intelligencia
Mely koronavírus-betegnél nagy a halál kockázata? – A mesterséges intelligencia megmondja
Az új mesterséges intelligencia-modellek olyan klinikai és biokémiai markerek elemzésével működnek, mint például a szérum ferritin szint, a terápiás heparin használata, a pulzusszám és a vérnyomás. Automatikusan felfedezik azokat a mintákat, amelyek előre jelezhetik a beteg halálát vagy vesekárosodását.
A magyarázható mesterséges intelligencia technológiával készült modellek azt is a szakemberek tudomására hozzák, mely mutatókra támaszkodtak előrejelzéseik során, ami kulcsfontosságú ahhoz, hogy az orvosok a leletek alapján magabiztosan cselekedhessenek.
Az Explainable AI (MI) eszközök és keretrendszerek halmaza, melyek segítségével értelmezhető a gépi tanulási modellek „jóslata”.
„Azok a mesterséges intelligencia-modellek, amelyek nemcsak előrejelzéseket adnak, hanem az ezek mögötti indokokat is felfedik, nagymértékben javíthatják a bizalmat és a széles körben elterjedt alkalmazást, mellyel a teljes munkafolyamat során támogatják a klinikusokat döntéseikben– mondta Alexander Wong, aki egyben a Vision and Image Processing (VIP) igazgatója. - Ez a megmagyarázható MI ereje.” Olvasd el: Új technológiai újítással diagnosztizálható a koronavírus
A kutatók a modellek elkészítésében együttműködtek dr. Adrian Floreával, a CIUSSS de l'Ouest-de-l'Île-de-Montréal sürgősségi orvosával, s szintén a projekt részese volt Hossein Aboutalebi és Maya Pavlova, a VIP Labor hallgatói, valamint Andrew Hryniowski doktorandusz és Mohammad Javad Shafiee, ugyancsak a Waterloo Egyetem rendszertervező professzorai.
Terveik szerint klinikai körülmények között tesztelik majd a modelleket, hogy további betekintést nyerjenek és javítsák a pontosságukat.
A COVID-Net projekt korábbi kutatásaihoz hasonlóan munkájukat és eredményeiket a kutatók és tudósok számára világszerte elérhetővé tették.
„A kórházakat már most rendkívül túlterhelte a világjárvány, különösen az Omicron, illetve annak alváltozatai és rekombinánsai miatt – jegyezte meg Wong. - Ha mesterséges intelligencia modellek segítik az egészségügyi dolgozókat, hogy hatékonyan és eredményesen azonosítsák, kinek van szüksége ellátásra, az jelentősen csökkentheti az egészségügyi ellátás terheit és költségeit.”
A kutatók bíznak benne, hogy az MI-modellek könnyen átvihetők más betegségekre és állapotokra is - már vizsgálják a koronavíruson túli felhasználásukat.
L.A.
