Inteligenţa artificială (AI) ar putea deveni cel mai bun prieten al radiologilor, cercetătorii antrenând tehnologia pentru a diagnostica cu acurateţe pneumonia, Covid-19 şi alte boli pulmonare.
Noul studiu realizat de cercetători de la Universitatea Charles Darwin (CDU), Universitatea Internaţională Unită şi Universitatea Catolică Australiană (ACU) descrie dezvoltarea şi formarea unui model AI pentru a analiza videoclipuri cu ultrasunete pulmonare şi a diagnostica bolile respiratorii.
Studiul a fost publicat recent în revista Frontiers in Computer Science.
Modelul funcţionează prin examinarea fiecărei imagini pentru a găsi caracteristici importante ale plămânilor şi prin evaluarea ordinii cadrelor video pentru a înţelege în timp caracteristicile plămânilor.
Modelul AI identifică apoi tiparele specifice care indică diferite boli pulmonare şi, pe baza acestor informaţii, clasifică ultrasunetele într-o categorie de diagnostic, cum ar fi normal, pneumonie, Covid-19 şi alte boli pulmonare.
Potrivit autorilor, modelul a avut o precizie de 96,57%, analizele AI fiind verificate de profesionişti din domeniul medical.
„Modelul utilizează, de asemenea, tehnici AI pentru a arăta radiologilor de ce a luat anumite decizii, ceea ce le facilitează încrederea şi înţelegerea rezultatelor”, a declarat conf. univ. dr. Niusha Shafiabady, cercetătorul la CDU, într-un comunicat.
Modelul utilizează AI explicabilă, o metodă care permite utilizatorilor umani să înţeleagă şi să aibă încredere în rezultatele create de algoritmii de învăţare automată.
„Explicabilitatea modelului propus urmăreşte să crească încrederea în această abordare”, a precizat prof. Shafiabady.
Sistemul arată medicilor de ce a luat anumite decizii folosind elemente vizuale precum hărţile termice. Această tehnică de interpretare va ajuta un radiolog în localizarea zonei de focalizare şi va îmbunătăţi substanţial transparenţa clinic, spun autorii.
„Acest model îi ajută pe medici să diagnosticheze rapid şi precis bolile pulmonare, le sprijină luarea deciziilor, economiseşte timp şi serveşte ca un instrument de formare valoros”, a mai precizat cercetătorul.
Potrivit acestuia, modelul alimentat cu date adecvate ar putea fi antrenat pentru a identifica mai multe boli, cum ar fi tuberculoza, plămânul negru, astmul, cancerul, boala pulmonară cronică, şi fibroza pulmonară.
Cercetătorii urmăresc să lărgească utilitatea modelului pentru a evalua alte tipuri de imagini, cum ar fi tomografiile şi razele X.
Hărţi termice evaluate de AI pentru diagnosticarea bolilor pulmonare. Credit: Imagine provenită din datele furnizate de COVIDx-US.