Računalni program, naučen da raspoznaje obrasce prikupljene analizom tisuća rentgenskih snimaka prsnog koša, predviđa koji će pacijenti s Covidom-19 u roku od četiri dana razviti komplikacije opasne po život, otkriva novo istraživanje. Umjetna inteligencija pritom je prilično točna, i daljnji razvoj bolesti predviđa s točnošću do 80 posto. 

Pravovremeno prilagođavanje resursa

Ovaj AI sustav razvili su istraživači s Grossmanove medicinske škole Sveučilišta u New Yorku. Prilikom izrade programa korišteno je nekoliko stotina gigabajta podataka, prikupljenih iz 5.224 rendgenskih snimaka prsnog koša 2.943 ozbiljno bolesnih pacijenata zaraženih koronavirusom SARS-CoV-2.

Koristi studije, objavljene u časopisu npj Digital Medicine, ne treba posebno objašnjavati. Kad bi liječnici mogli brže predvidjeti kod kojih će se pacijenata Covid-19 razvijati teže, smrtonosne komplikacije, resursi bi se ranije mogli prilagoditi onima s povećanim rizikom. Iz još ne baš sasvim poznatih razloga zdravlje nekih pacijenata s Covidom-19 naglo se pogoršava, zahtijevajući intenzivnu njegu i povećavajući šanse za smrtnim ishodom bolesti.

Istraživači su u svoju je računalnu analizu unijeli rengenske snimke, ali i dob, rasu i spol pacijenata, zajedno s nekoliko vitalnih znakova i laboratorijskih rezultata, uključujući težinu, tjelesnu temperaturu i razine imunoloških stanica u krvi. U njihove matematičke modele uvršteni su i podaci o korištenju respiratora te jesu li pacijenti preživjeli (2.405) ili umrli (538) zbog infekcije.

Alat za brzu identifikaciju pacijenata

Sposobnosti predviđanja ishoda potom je ispitana na 770 rendgenskih snimaka prsnog koša 718 drugih pacijenata primljenih na hitni prijem bolnice njujorške sveučilišne u razdoblju od 3. ožujka do 28. lipnja 2020. Računalni program precizno je predvidio razvoj bolesti kod četiri od pet zaraženih pacijenata koji su završili na intenzivnoj njezi i respiratoru i na kraju umrli u roku od četiri dana.

"Liječnici hitne pomoći i radiolozi trebaju učinkovite alate poput našeg programa za brzu identifikaciju pacijenata s Covidom-19 čije će se stanje brzo pogoršavati, tako da ih se može pažljivije nadgledati i intervenirati ranije", kaže istraživačica dr. Farah Shamout, docentica računalnog inženjeringa u sveučilišnom kampusu NYU u Abu Dhabiju.

Prilagodljivi program

Ovaj klasifikacijski test veliki je iskorak u primjeni umjetne inteligencije u radiologiji i pomoću njega moglo bi se brže i lakše posvetiti kritičnim pacijentima, vjeruju istraživači. Glavna prednost ovog programa je to što se njegova preciznost može pratiti, ažurirati i poboljšati s više podataka. 

Istraživači sad procjenjuju koji bi se sve dodatni rezultati kliničkih ispitivanja mogli koristiti za poboljšanje njihovog modela ispitivanja. Ujedno se nadaju da će njihov program uskoro početi primjenjivati kao klasifikacijski test u odjelima hitne službe. U međuvremenu stručnjaci za umjetnu inteligenciju intenzivno surađuju s liječnicima kako bi se čim prije izradile kliničke smjernice za upotrebu ovog modela u praksi.