圣地亞哥加州大學(UC San Diego)最近宣布，其健康放射線醫(yī)生和其他醫(yī)師現(xiàn)在正在利用人工智能(AI)在針對COVID-19肺部成像分析的臨床研究中增強肺部成像分析。

大多數(shù)COVID-19患者的死亡原因是肺炎，這通常需要長期在重癥監(jiān)護病房住院，并需要呼吸機輔助呼吸。

去年，加州大學圣地亞哥分校醫(yī)學院放射學副教授，加州大學圣地亞哥分校衛(wèi)生放射學家Albert Hsiao博士，醫(yī)學博士和他的團隊開發(fā)了一種機器學習算法，該算法使放射科醫(yī)生可以使用AI來增強自己的能力能夠在胸部X光片上發(fā)現(xiàn)肺炎。研究人員解釋說，該算法由放射科醫(yī)師進行了22,000種符號訓練，并在X射線上覆蓋了表示肺炎發(fā)生概率的彩色編碼圖。

“肺炎可能很細微，特別是如果不是您的平均細菌性肺炎，并且如果我們能及早發(fā)現(xiàn)這些患者，甚至在用聽診器檢測到之前，我們可能會更好地治療那些患有嚴重疾病和死亡風險最高的患者”蕭說。

AI算法最近被應(yīng)用于在中國和美國治療COVID-19的五名患者的10次胸部X光檢查。

盡管這些圖像是在幾家不同的醫(yī)院拍攝的，并且在技術(shù)，對比度和分辨率上都有很大差異，但是該算法始終將肺炎區(qū)域定位在一定范圍內(nèi)。

這項由Amazon Web Services(AWS)啟用的研究允許Hsiao的AI方法在一項臨床研究研究中跨UC San Diego Health部署，該研究使任何醫(yī)生和放射科醫(yī)生都能快速估算出患者患上肺炎的可能性。

加州大學圣地亞哥分校醫(yī)學院生物醫(yī)學信息學教授，加州大學圣地亞哥分校衛(wèi)生部臨床研究信息官Michael Hogarth醫(yī)師表示：“ AWS過去與我們在多個項目上建立了合作伙伴關(guān)系。”

“一旦COVID-19陷入危機，AWS就會與我們聯(lián)系，并詢問他們是否可以做些什么來幫助您。他立即補充說：“ AWS幫助我們的臨床研究IT團隊在短短10天內(nèi)就開始了這項研究并在全系統(tǒng)范圍內(nèi)運行。”

到目前為止，新的AI功能已為UC San Diego Health醫(yī)師提供了對2000多個圖像的見解。

研究人員提到了一個特殊情況，即急診科(ER)中沒有任何COVID-19癥狀的患者因其他原因接受了胸部X光檢查。

AI X射線顯示出早期肺炎的體征，后來被放射科醫(yī)生證實。由于這項技術(shù)，該患者接受了COVID-19的檢測，發(fā)現(xiàn)對該病呈陽性。

“如果沒有AI，我們將沒有理由將該患者視為可疑的COVID-19病例或?qū)ζ溥M行測試，”圣地亞哥加州大學圣地亞哥分校首席信息官兼副首席醫(yī)學官Christopher Longhurst醫(yī)師生在公告中說。

他補充說：“盡管仍在研究中，該系統(tǒng)已經(jīng)在影響患者的臨床管理。”

加州大學圣地亞哥分校健康小組計劃將由AI驅(qū)動的用于檢測肺炎的研究擴展到加利福尼亞大學其他四個學術(shù)醫(yī)學中心。

Longhurst說：“作為一個學術(shù)醫(yī)學中心，我們一直在尋找將創(chuàng)新帶到床邊的方法。”