Перейти к основному содержанию
Узнайте больше о дистанционной работе и обучении во время вспышки COVID-19
Перейти к основному контенту
Новости
Заглавное изображение предоставлено Lunit

Искусственный интеллект и рентген помогают распознавать многие обличия COVID-19

Технология Lunit помогает врачам во многих странах выявлять болезнь, распределять пациентов и контролировать их лечение.

Цифровой диагностический инструмент, который использует искусственный интеллект и облачные вычисления для точного считывания огромного количества рентгеновских снимков грудной клетки, получая результат быстрее, чем рентгенолог, помогает врачам выявлять болезнь, распределять пациентов с COVID-19 и контролировать их лечение.

Южнокорейский рентгенолог Кю-мок Ли говорит, что средства быстрого анализа Lunit INSIGHT CXR позволяют быстро идентифицировать то, что он называет «многими обличиями COVID-19», а это дает возможность ускорить лечение пациентов и ограничить передачу инфекции.

Для борьбы с распространением коронавируса, даже при успехах программ вакцинации, стало критически важно быстро выявлять и изолировать потенциальных больных. Но это сложно делать, когда механизмы тестирования, кадровые и другие ресурсы перегружены из-за слишком большого числа пациентов.

Медицинский работник использует технологию Lunit в Бразилии. Фото: Lunit
Медицинский работник использует технологию Lunit в Бразилии. Фото: Lunit

Поэтому больницы, скрининговые центры и клиники во многих странах при обследовании пациентов с подозрением на COVID-19 все чаще обращаются к помощи искусственного интеллекта для быстрого и точного анализа рентгеновских снимков груди.

Алгоритмы Lunit обучены анализировать рентгеновские снимки и изначально могли обнаруживать признаки 10 основных заболеваний грудной клетки, включая рак, с точностью 97-99%.

Когда разразилась пандемия, разработчики быстро адаптировали технологию для распознавания признаков COVID-19, включая пневмонию, которая часто возникает у инфицированных пациентов.

Используя гибкий подход к инновациям, южнокорейская компания Lunit создала полезный и быстрый инструмент для помощи медицинским работникам, которые лечат больных коронавирусом.

Ли со своей командой рентгенологов присоединился к борьбе с COVID-19 около года назад, когда первая волна накрыла Сеул.

Сначала они работали на базе импровизированного общественного лечебного центра при крупной городской больнице, где число заболевших росло лавинообразно. В разгар эпидемии тысячи людей ежедневно сдавали мазки и проходили тестирование.

Тогда, как и сейчас, врачам требовались точные и быстрые способы выявления инфицированных пациентов и определения стадии заболевания, чтобы принимать решения об изоляции и лечении.

Пациенты с подозрением на COVID-19 могут иметь самые разные симптомы различной интенсивности. У некоторых есть характерные признаки, такие как кашель, жар, утомляемость, ломота и боли. У одних заболевание проходит в легкой форме, у других в тяжелой, у третьих совсем бессимптомно.

У бессимптомных пациентов нет непосредственных признаков инфекции. Но они все равно могут распространять вирус, неосознанно заражая других людей и создавая угрозу для общества.

Кроме Южной Кореи, эту технологию стали применять в Таиланде, Индонезии, Мексике, Италии и Франции. В тяжело пострадавшей Бразилии крупная группа медучреждений использует это решение для анализа рентгеновских снимков грудной клетки пациентов с легким течением COVID-19. Медики могут быстрее и эффективнее распределять пациентов, когда заболевших много, а рентгенологов мало.

(Изображение: Lunit)
(Изображение: Lunit)

Рентгеновские снимки могут быть только черно-белыми, поэтому некоторые повреждения не заметны человеческому глазу. Преимущество решения Lunit в том, что пораженные участки выделяются ярким цветом.

Технология Lunit помогает не только врачам — экспертам в чтении рентгеновских изображений, но и тем, у кого нет обширных знаний в области рентгенологии. Это оказалось ценным во время пандемии.

«В борьбе с COVID-19 участвуют врачи из разных областей, таких как ортопедия, психиатрия и семейная медицина. Они не изучали рентгенологию, поэтому их умение читать рентгеновские снимки ограничено», — говорит Ли.

Рентгеновские снимки могут быть только черно-белыми, поэтому некоторые повреждения не заметны человеческому глазу. Преимущество решения Lunit в том, что пораженные участки выделяются ярким цветом, что делает их более заметными».

Это помогает медперсоналу принимать обоснованные решения. Но судьба пациента находится не только в руках искусственного интеллекта. Выявленные технологией случаи отслеживаются, а результаты дважды проверяются врачами.

Ли говорит, что масштаб обработки и точность технологии Lunit помогают разгрузить занятых рентгенологов.

«Рентгеновский снимок — это сжатая двухмерная визуализация трехмерных структур человеческого тела. Органы и структуры на снимках неизбежно накладываются друг на друга, из-за чего человеческий глаз может не заметить нарушения», — сказал он.

«Реальность, с которой сталкиваются рентгенологи, особенно в Корее, такова, что невозможно тратить много времени на изучение каждого снимка, поскольку их сотни и тысячи каждый день».

Рентгенолог использует технологию Lunit в больнице Сеульского национального университета в Южной Корее. Фото: Lunit

Используя облачные вычислительные мощности Microsoft Azure, технология Lunit создает тепловые карты, на которых показаны обнаруженные поражения. Она также ранжирует аномалии, оценивая вероятность того, что обнаруженное поражение требует внимания рентгенолога.

Даже опытные специалисты из-за напряжения могут упускать важные детали. Ли вспоминает недавний случай, когда алгоритмы Lunit обнаружили связанное с COVID-19 поражение в легком пациента, которое не заметили врачи.

Если бы оно осталось незамеченным и его не лечили, болезнь у этого пациента перешла бы в гораздо более серьезную форму и потребовалась госпитализация. «Поражение обнаружили на ранней стадии, и это в корне изменило ситуацию», — говорит Ли.

По словам Ли, рентгенография грудной клетки по-прежнему лишь дополняет более точное, но гораздо более медленное тестирование полимеразной цепной реакции на COVID. Но решение Lunit помогло остановить вспышку.

Программное обеспечение Lunit постоянно совершенствуется, с его помощью проанализировано уже более 6,5 млн рентгеновских снимков грудной клетки в более чем 80 странах.

Данные, собранные при постановке диагнозов, используются также для исследований и обучения. Конфиденциальность пациента защищена, поскольку вся информация, по которой можно идентифицировать его, удаляется.

Технология Lunit получила признание благодаря исследованиям, опубликованным в крупных рецензируемых журналах, таких как Radiology, Lancet Digital Health, JAMA Network Open, Clinical Infectious Diseases и других.

Обеспечивая более точную, эффективную и своевременную диагностику заболеваний грудной клетки, Lunit INSIGHT CXR помогает снизить нагрузку на медицинских специалистов, чтобы они могли принести больше пользы пациентам.

Компания Lunit была основана в 2013 году, чтобы сделать медицину, основанную на искусственном интеллекте и данных, новым стандартом лечения.

«В первую очередь мы сосредоточены на борьбе с раком, одной из основных причин смерти во всем мире, — говорит генеральный директор Lunit Брэндон Су — Мы разрабатываем решения на основе искусственного интеллекта для точной диагностики и лечения, чтобы ставить пациентам правильный диагноз по разумной цене и подбирать подходящее лечение».

«Обеспечивая более точную, эффективную и своевременную диагностику заболеваний грудной клетки, Lunit INSIGHT CXR помогает снизить нагрузку на медицинских специалистов. Благодаря этому они могут принести больше пользы пациентам не только в сложных обстоятельствах, таких как нынешняя пандемия, но и в обычной клинической работе».

Тем временем компания добилась значительных успехов в диагностике других заболеваний с помощью искусственного интеллекта. Например, согласно недавним исследованиям, другое решение, которое называется Lunit INSIGHT MMG, не уступает среднему рентгенологу в точности обнаружения рака груди при маммографии.

Достигнув этого рубежа, разработчики считают, что их решение может выступать в качестве независимого средства анализа снимков, которое позволит снизить нагрузку на рентгенологов и, возможно, повысить уровень обнаружения рака в будущем.


Заглавное изображение предоставлено Lunit