Un instrument disponibil online, cunoscut sub numele de „Chester the AI Radiology Assistant”, poate evalua radiografia toracică a unei persoane în câteva secunde, cu menţiunea că datele medicale private rămân sigure. Acest instrument citeşte radiografiile toracice la fel ca medicii, având o precizie de 80%.
Chester, deşi este încă rudimentar, poate diagnostica atelectazia, cardiomegalia, pneumonia, pneumotoraxul, poate vedea noduli, edeme, emfizem, fibroză, îngroşarea pleurală şi hernii cu o precizie de 80%. O scală culisantă de la verde spre roşu indică probabilitatea de diagnostic pentru fiecare afecţiune, variind de la „sănătos” la „risc”, având posibilitatea să prezică 14 boli.
Joseph Paul Cohen şi colegii acestuia de la Institutul din Montreal pentru Algoritmi de Învăţare au spus despre Chester, într-o lucrare publicată la începutul acestui an, că urmăresc prin acest instrument să construiască un sistem care să poată scala cu costuri de calcul minime diferite diagnostice, păstrând în acelaşi timp confidenţialitatea şi precizia diagnosticului.
Aceştia au precizat însă ,,chiar dacă oricine are acces la un browser web şi poate folosi instrumentul - care include şi smartphone-uri – trebuie să ştie că Chester este destinat să completeze opinia unui profesionist, nu să o înlocuiască”, a precizat Joseph Paul Cohen, potrivit siteului Al in Healthcare.com. „Două probleme principale complică implementarea acestor sisteme: confidenţialitatea pacienţilor şi extinderea către populaţia globală”, e de părere echipa care a dezvoltat Chester.
Tehnologia i-a permis lui Chester să analizeze scanările toracice cu un sistem bazat pe web, dar rulat local. Interfaţa instrumentului este concepută pentru a fi simplă şi cuprinde trei componente principale: detectarea în afara distribuţiei, predicţia bolii şi explicaţia predicţiei. După ce o persoană îşi încarcă radiografia, durează aproximativ 12 secunde pentru a încărca iniţial modelele, 1,3 secunde pentru a calcula graficele relevante şi încă 17 secunde pentru a calcula gradienţii pentru a explica predicţiile sale.
„Vom împiedica procesarea unei imagini dacă nu este suficient de asemănătoare cu datele noastre de instruire pentru a preveni erorile în predicţii”, au avertizat dezvoltatorii. Cohen şi colegii săi au spus că au creat Chester pentru comunitatea medicală.
„Acest instrument poate fi folosit ca asistent şi ca instrument de predare”, au scris Cohen şi co-autori. „Sistemul este conceput pentru a procesa totul la nivel local, ceea ce asigură confidenţialitatea pacientului şi îi permite să se extindă de la 1 la 1 milion de utilizatori cu cheltuieli generale neglijabile. Sperăm că acest lucru îi determină pe radiologi să ne ofere feedback care să ne ajute să îmbunătăţim acest instrument şi să-l adaptăm nevoilor lor ”, au precizat dezvoltatorii.
