Исследователь из Университета Центральной Флориды участвует в новом исследовании, показывающем, что искусственный интеллект может быть почти таким же точным, как врач, при диагностике COVID-19 в легких.
Исследование, недавно опубликованное в Nature Communications , показывает, что новый метод также может преодолеть некоторые проблемы текущего тестирования.
Исследователи продемонстрировали, что алгоритм искусственного интеллекта можно обучить классифицировать пневмонию COVID-19 при компьютерной томографии (КТ) с точностью до 90 процентов, а также правильно определять положительные случаи в 84 процентах случаев и отрицательные случаи в 93 процентах случаев.
КТ-сканирование дает более глубокое представление о диагностике и прогрессировании COVID-19 по сравнению с часто используемыми тестами с полимеразной цепной реакцией с обратной транскрипцией или ОТ-ПЦР. Эти тесты имеют высокий уровень ложноотрицательных результатов, задержки в обработке и другие проблемы.
Еще одним преимуществом компьютерной томографии является то, что они могут обнаруживать COVID-19 у людей без симптомов, у тех, у кого есть ранние симптомы, в разгар болезни и после исчезновения симптомов.
Однако КТ не всегда рекомендуется в качестве диагностического инструмента для COVID-19, поскольку на снимках заболевание часто похоже на пневмонию, связанную с гриппом.
Новый алгоритм, совместно разработанный UCF, может решить эту проблему, точно выявляя случаи COVID-19, а также отличая их от гриппа, что может стать отличным подспорьем для врачей, - говорит Улас Багчи, доцент кафедры компьютерных наук UCF. .
