Analiza: Veštačka inteligencija obećava u dijagnostikovanju COVID-19 u slabije opskrbljenim područjima

Novo istraživanje objavljeno u naučnom časopisu Scientific Reports ukazuje na potencijal veštačke inteligencije (VI) u dijagnostikovanju COVID-19 u delovima sveta sa ograničenim kapacitetima medicinskih stručnjaka, uključujući mnoge regione u Africi. Istraživači sa Univerzitetskog medicinskog centra u Nijmegenu, Holandija, predvođeni dr Kilelinom Marfi (Keelin Murphy, PhD), razvili su model koji kombinuje tumačenje rendgenskih snimaka pluća i rezultate brzih testova krvi. Na uzorcima prikupljenim sa četiri lokacije u siromašnim regionima Lesota i Južne Afrike, ovaj model je daleko nadmašio antigensko testiranje.

Prethodno su istraživači razvili VI model rendgenskih snimaka pluća pod nazivom CAD4COVID i utvrdili da se taj model podjednako dobro pokazuje kao i radiolozi pri klasifikaciji slučajeva sumnje na COVID-19. Model koristi samo jedan frontalni rendgenski snimak pluća kao ulazni podatak i dodeljuje rezultat u rasponu od 0 do 100, koji ukazuje na verovatnoću postojanja COVID-19. Osim toga, model generiše i termalnu sliku kako bi prikazao regione abnormalnosti.

Takođe je pokazano da tačkasta testiranja krvi (POC – point-of-care), koja se mogu obaviti po niskoj ceni i sa brzim rezultatima, predstavljaju izvodljivo i ekonomično dijagnostičko sredstvo za COVID-19 u slabije opskrbljenim područjima.

Da bi dalje iskoristili ove mogućnosti za nove primene, istraživači su razvili model COVID-LAB+, koji kombinuje ove ulazne podatke, i testirali ga na uzorcima podataka koji predstavljaju sredinu u kojoj bi mogao da ima značajan uticaj. Za testiranje performansi VI modela korišćen je skup podataka sa ukupno 1.250 učesnika, prikupljen iz dva ranija klinička ispitivanja (jedno na pacijentima sa tuberkulozom), koja su sprovedena na četiri siromašna mesta u Africi. Sama činjenica da VI model COVID-LAB+ nije ponovno obučavan za potrebe ovog istraživanja značajna je, jer prethodni radovi su ukazali da se model dobro generalizuje na vanjskim podacima.

Prema rezultatima istraživanja, sam VI model je bio slab prediktor COVID-19, sa površinom ispod krive (AUC – area under the curve) od 60%, jer većina pozitivnih slučajeva je imala blage simptome i nije bilo vidljive pneumonije u plućima. Međutim, VI model COVID-LAB+ je, kada su uključeni diferencijalni brojevi belih krvnih zrnaca (WBC), ili kombinacija WBC i rezultata C-reaktivnog proteina (CRP), postigao AUC od 74%. U poređenju, antigenski testovi su postigli osetljivost od 65%.

„Ovo istraživanje je prvo koje validira VI alate za detekciju COVID-19 na afričkom području. Pokazuje da je primena VI sa tačkastim testovima krvi izvodljiva i može imati veću osetljivost od antigenskih testova“, istakao je tim istraživača.

U konačnici, iako trenutno postoji manje potrebe za testovima za dijagnostikovanje COVID-19, s obzirom na to da model kombinuje ulazne podatke (markeri krvi i radiološki nalazi), on bi takođe mogao biti istraživan u vezi s drugim bolestima, kao što je tuberkuloza, napominju istraživači.

Ovo novo istraživanje postavlja temelje za dalji razvoj veštačke inteligencije u slabije opskrbljenim područjima, s mogućnošću otkrivanja različitih stanja na osnovu jeftinih tačkastih testova, zaključuju dr Marfi i kolege.

The full article is available here.

FAQ

1. Kako je izvršena studija?

Studija je uzela u obzir podatke prikupljene sa četiri lokacije u siromašnim regionima Lesota i Južne Afrike. Pacijenti su podvrgnuti rendgenskim snimcima pluća, tačkastim testovima krvi i brzim antigenskim testovima. Model veštačke inteligencije testiran je na skupu podataka koji je obuhvatio 1.250 učesnika.

2. Kako se pokazao model veštačke inteligencije u dijagnostikovanju COVID-19?

Sam model veštačke inteligencije bio je slab u predviđanju COVID-19, ali model COVID-LAB+, koji je uključivao diferencijalne brojeve belih krvnih zrnaca i rezultate C-reaktivnog proteina, postigao je veću osetljivost od antigenskih testiranja.

3. Koje su moguće primene modela veštačke inteligencije u budućnosti?

Model veštačke inteligencije COVID-LAB+ može se istraživati ne samo u vezi sa COVID-19, već i u dijagnostikovanju drugih bolesti, kao što je tuberkuloza. Ovo istraživanje postavlja temelje za dalji razvoj veštačke inteligencije u slabije opskrbljenim područjima, uz korišćenje jeftinih tačkastih testova.