Искусственный интеллект против коронавируса. Как Amazon, Alibaba и IT-стартапы помогают медицинской диагностике
Большинство крупных технологических компаний – глобальных лидеров сегодня разрабатывают и внедряют решения для борьбы с коронавирусом. Одно из самых распространенных в биомеде – это системы искусственного интеллекта для диагностики пневмонии.
Человечество накопило огромный массив данных о том, как развиваются заболевания, как их можно лечить, но необработанных данных гораздо больше и справиться с ними без искусственного интеллекта, нейронных сетей и машинного обучения невозможно, отмечает Александр Карасев, эксперт рабочей группы Хелснет НТИ, врач клинической лабораторной диагностики компании Atlas Biomed Group.
Одна из самых востребованных областей применения в медицине – это диагностика. И сегодня это, конечно, диагностика пневмонии, вызванной COVID-19. Здесь искусственный интеллект начинает играть критически важную роль. Так на анализ снимка КТ и выявление признаков коронавирусной пневмонии алгоритму требуется несколько секунд. У врача же это занимает несколько минут. Таким образом искусственный интеллект особенно в условиях масштабной эпидемии, которую мы сегодня наблюдаем по всему миру, незаменим при первичной диагностике, он позволяет быстро отделять КТ-снимки с признаками пневмонии от снимков, где их нет, что в десятки раз сокращает время, которое врачу требуется на постановку диагноза.
Amazon
Amazon Web Services (AWS) – коммерческое публичное облако, поддерживаемое и развиваемое компанией Amazon с 2006 года. Исследовательская группа внутри AWS решила использовать искусственный интеллект для расширения возможностей врачей по всему миру в борьбе с вирусом. Алгоритм Amazon анализирует изображения, вычисляя процентное соотношение здоровой ткани легких и пораженной, похожей на матовое стекло (признак ковидной пневмонии). Компания собирает библиотеку данных, которая станет самым большим датасетом изображений с положительным COVID-19 со всего мира. Каждый снимок предварительно размечает специалист, а затем он используется для обучения алгоритма. Все изображения хранятся в облаке Amazon Web Services.
Команда надеется выпустить модель ИИ с открытым исходным кодом в течение трех месяцев, чтобы другие исследователи и компании могли использовать ее в своих разработках.
NCPERT
Эпидемиологическая группа по экстренному реагированию на коронавирусную пневмонию (NCPERT, Novel Coronavirus Pneumonia Emergency Response Epidemiology Team), работающая в Китае, использует искусственный интеллект для предварительного анализа снимков легких при COVID-19. Команда исследователей использовала 1136 изображений КТ легких (из них 723 положительных по COVID-19) для обучения алгоритма. Ученым удалось достичь высоких показателей чувствительности (0,974) и специфичности (0,922) на тестовом наборе данных, который включал различные легочные заболевания. NCPERT постоянно переобучала модель для повышения точности по мере появления новых данных. Искусственный интеллект "подсвечивает" все пораженные области, что сокращает время на диагностику. Система глубокого обучения была развернута в 16 больницах и позволяла проводить более 1,3 тыс. проверок в день.
Препринт исследования опубликован на сайте medrxiv.org.
RADLogics
Израильская ИТ-компания RADLogics разработала систему на основе искусственного интеллекта которая позволяет выявлять пневмонию, вызванную коронавирусом с вероятностью 96%.
Система визуализирует данные КТ-снимков и отслеживает состояние пациентов и развитие заболевания в динамике.
На сегодняшний день RADLogics внедряют свое решение в Китае, России и Италии.
Alibaba
Алгоритм CT Image Analytics от компании Alibaba для анализа КТ-изображений, прошел обучение на 5 тыс. снимков и используется в больницах по всему Китаю. CT Image Analytics позволяет изучить различия между пневмонией COVID-19 и другими видами пневмоний и предсказать вероятность возникновения именно ковидной пневмонии. Благодаря решению китайской компании постановка диагноза занимает секунды, в то время как врачи тратят на анализ одного снимка от 5 до 15 минут. Alibaba предоставила бесплатный доступ к системе государственным исследовательским учреждениям по всему миру.
DarwinAI
Канадский стартап DarwinAI разработал нейросетку, которая может проверять рентгеновские изображения на наличие признаков инфекции COVID-19. Компания выпустила COVID-Net – систему с открытым исходным кодом. Для обучения алгоритма использовались более 17 тыс. изображений. В настоящее время компания адаптирует систему для того, чтобы ей могли пользоваться медицинские работники. Также решение позволит разделять пациентов на две группы: тех, кому подходит домашний режим лечения, и тех, кому следует лечиться в больнице.
Алгоритмы глубокого обучения вместе с компьютерной томографией дают медицинским работникам полную картину течения заболевания. Врачи могут быстрее выявить пациентов с острой формой заболевания и оказать оперативную помощь. Единственным барьером, который сегодня препятствует быстрому развитию диагностических систем на основе искусственного интеллекта, считается проблема конфиденциальности и использования снимков КТ при обучении алгоритмов.