Análisis de tomografía computarizada AI para detección de COVID-19 y monitoreo de pacientes

Un equipo de investigación ha propuesto la tomografía computarizada torácica de tórax sin contraste como una herramienta eficaz para detectar, cuantificar y rastrear COVID-19. Hasta el 16 de marzo, la pandemia de COVID-19 tenía un total de infección confirmada de más de 170,000 personas en todo el mundo. La velocidad de transmisión de COVID-19 sorprendió al mundo y tuvo un impacto masivo en la vida cotidiana de las personas y en la economía global.

Para acelerar la detección de COVID-19 y apoyar los esfuerzos para combatir la epidemia, los investigadores de RADLogics, la Universidad de Tel-Aviv, el Hospital Mount Sinai de Nueva York y la Facultad de Medicina de la Universidad de Maryland desarrollaron un enfoque basado en IA diseñado para ayudar a identificar pacientes infectados y cuantificar enfermedades carga analizando los exámenes de tomografía computarizada torácica (también conocida como CAT).

Las fuentes de datos para nuevas enfermedades epidémicas como COVID-19 siguen siendo limitadas, al igual que la experiencia. Sin saber si hay suficientes casos para lograr un aprendizaje clínicamente significativo en la etapa temprana de recopilación de datos, los investigadores están tratando de modificar y adaptar los modelos de IA existentes con una comprensión clínica inicial para desarrollar rápidamente herramientas basadas en AI para enfrentar el desafío COVID-19. El sistema propuesto combina análisis 2D y modelos de aprendizaje profundo y comprensión clínica, y recibió capacitación sobre datos de conjuntos de datos internacionales disponibles, incluso de áreas infectadas en China. Los investigadores también utilizaron técnicas básicas de aumento de datos.

El equipo realizó varios experimentos retrospectivos en un conjunto de pruebas de tomografías computarizadas de 157 pacientes de China y los EE. UU. Los resultados muestran que el sistema de análisis de imágenes de aprendizaje profundo desarrollado fue capaz de desarrollar puntos de clasificación y detectar características sospechosas de TC torácica COVID-19. La clasificación de los casos de coronavirus versus no coronavirus fue excelente: 0,996 AUC por estudios de TC torácica (IC 95%: 0,989-1,00) en pacientes chinos infectados y control con posibles puntos de trabajo de 98,2% de sensibilidad y 92,2% de especificidad.

El sistema también utiliza análisis de volumen 3D para evaluar el estado de la enfermedad y generar una métrica de "puntaje de Corona" que se puede utilizar para controlar la progresión o regresión de la enfermedad en los pacientes.

Seguimiento de múltiples puntos de tiempo de la progresión de la enfermedad del paciente

Se ha demostrado que el análisis automatizado de imágenes CT con algoritmos de aprendizaje profundo es efectivo para detectar, cuantificar y rastrear el coronavirus. Los investigadores proponen que tales sistemas altamente precisos podrían usarse para excluir de manera confiable las TC de coronavirus negativas a fin de disminuir el volumen de exploraciones enviadas a los radiólogos con la confianza de que no se pasarán por alto los casos positivos. Esto podría permitir una mayor detección de pacientes y una detección más temprana de casos positivos para ayudar con los esfuerzos de contención.

Los investigadores dicen que el estudio se está extendiendo actualmente a poblaciones más grandes.

El documento Ciclo de desarrollo rápido de IA para la pandemia de coronavirus (COVID-19): resultados iniciales para la detección automatizada y la monitorización de pacientes mediante el análisis de imágenes de CT de aprendizaje profundo está en arXiv.

Autor: Herin Zhao | Editor: Michael Sarazen

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