В исследовании, недавно опубликованном в Интернете в журнале Medical Image Analysis, команда инженеров продемонстрировала, как новый алгоритм, который они разработали, смог успешно предсказать, потребуется ли пациенту с COVID-19 вмешательство в ОИТ. Этот подход, основанный на искусственном интеллекте, может стать ценным инструментом для определения правильного курса лечения для отдельных пациентов.
Исследовательская группа во главе с Пингкуном Яном, доцентом кафедры биомедицинской инженерии Политехнического института Ренсселера, разработала этот метод, объединив изображения компьютерной томографии (КТ) грудной клетки, которые оценивают тяжесть инфекции легких пациента, с данными, не связанными с визуализацией, такими как демографические данные. информация, показатели жизненно важных функций и результаты лабораторных анализов крови. Комбинируя эти точки данных, алгоритм может прогнозировать исходы для пациентов, в частности, потребуется ли пациенту вмешательство в ОИТ.
Алгоритм был протестирован на наборах данных, собранных в общей сложности у 295 пациентов из трех разных больниц – одной в США, одной в Иране и одной в Италии. Исследователи смогли сравнить прогнозы алгоритма с тем, в каком лечении действительно нуждался пациент.
«Как практикующий ИИ, я верю в его силу», – сказал Ян, член Центра биотехнологии и междисциплинарных исследований (CBIS) в Rensselaer. "Это действительно позволяет нам анализировать большое количество данных, а также извлекать функции, которые могут быть не так очевидны для человеческого глаза."
Эта разработка является результатом исследования при поддержке недавнего гранта Национальных институтов здравоохранения, который был присужден для предоставления решений во время этой всемирной пандемии. По мере того, как команда продолжает свою работу, сказал Ян, исследователи будут интегрировать свой новый алгоритм с другим, который Ян ранее разработал для оценки риска сердечно-сосудистых заболеваний у пациента с помощью компьютерной томографии грудной клетки.
«Мы знаем, что ключевым фактором смертности от COVID является наличие у пациента сопутствующих заболеваний и болезни сердца», – сказал Ян. "Насколько это способствует прогрессированию их болезни, в настоящее время довольно субъективно. Итак, мы должны количественно оценить состояние их сердца, а затем определить, как мы учитываем это в этом прогнозе."
«Эта критически важная работа, проводимая профессором Яном, предлагает действенное решение для врачей, которые находятся в эпицентре всемирной пандемии», – сказал Дипак Вашишт, директор CBIS. «Этот проект подчеркивает возможности опыта Rensselaer в области биовизуализации в сочетании с важными партнерскими отношениями с медицинскими учреждениями."
К Яну в Rensselaer присоединились Ге Ван, профессор кафедры биомедицинской инженерии и член CBIS, а также аспиранты Ханьцин Чао, Си Фанг и Цзяцзинь Чжан. Команда Rensselaer работает в сотрудничестве с Массачусетской больницей общего профиля. Когда эта работа будет завершена, сказал Ян, команда надеется превратить свой алгоритм в метод, который врачи в Массачусетсе могут использовать для оценки своих пациентов.
«Мы действительно видим, что последствия могут выйти далеко за рамки болезней COVID. Например, пациенты с другими заболеваниями легких », – сказал Ян. "Оценка состояния их сердечно-сосудистых заболеваний вместе с состоянием их легких могла бы лучше предсказать риск их смерти, чтобы мы могли помочь им справиться с их состоянием."