Hiszpański zespół wytrenował sztuczną inteligencję (SI) tak, aby rozpoznawała zmiany w płucach charakterystyczne dla COVID-19 na podstawie zdjęć rentgenowskich. Komputerowe wskazania mają dużą czułość.
Naukowcy z Uniwersytetu w Sewilli wykorzystują sztuczną inteligencję i technologię o nazwie deep learning do rozróżniania osób zdrowych, chorych na zapalenie płuc oraz na COVID-19. Komputer uczy się rozpoznawać zdjęcia rentgenowskie.
„Rozprzestrzenianie się SARS-CoV-2 zamieniło COVID-19 w globalną epidemię. Większość używanych obecnie testów jest inwazyjna, czasochłonna i wymaga zasobów, które są ograniczone. Obrazy uzyskiwane z badań rezonansem magnetycznym i/lub zdjęć RTG coraz częściej się wykorzystuje jako wsparcie diagnostyki. Odgrywają dużą rolę w diagnostyce chorób płuc. Jednak metody te wymagają specjalistów, co ogranicza ich masowe użycie” - wyjaśnia prof. Manuel Jesús Domínguez, autor pracy opublikowanej w piśmie „Applied Sciences”.
Radiologa może jednak zastąpić maszyna. Mając to na uwadze, do komputerowego systemu badacze wprowadzili zdjęcia i dane zebrane w ogólnodostępnej, światowej bazie danych działającej od początku pandemii.
W przeprowadzonych dotąd testach metoda daje obiecujące wyniki.
