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研究人员使用人工智能来预测哪些COVID-19患者将需要呼吸机进行呼吸

发布今天

凯斯西储大学的研究人员开发了一个在线工具,帮助医务人员迅速确定哪些COVID,19名患者需要帮助呼吸与呼吸机。

该工具,通过CT扫描分析,从确诊到2020年近900 COVID-19例发展,能够预测呼吸机需要有84%的准确性。

图中显示了COVID-19轻型和重型患者的形状差异区域。蓝色区域为患者肺部形态无差异区域,黄色至红色区域为患者肺部形态有显著差异区域。图片来源:CWRU

“这对医生在计划如何照顾病人时很重要,当然,病人和他们的家人也要知道,”凯斯西储大学Donnell研究所生物医学工程教授、凯斯西储大学生物医学工程学院院长阿南特·马达布hushi说计算中心成像和个性化诊断(CCIPD)。“这对医院来说也很重要,因为他们可以确定需要多少呼吸机。”

Madabhushi说,接下来,他希望利用这些结果在大学医院和路易斯·斯托克斯·克利夫兰退伍军人医疗中心(Louis Stokes Cleveland VA Medical Center)对COVID-19患者进行实时测试。

如果成功的话,他说,在两家医院的医务人员可以在胸部扫描的数字化图像上传到基于云的应用程序,其中AI凯斯西储将对其进行分析和预测患者是否可能会需要呼吸机。

急需呼吸机

COVID-19严重病例的较常见症状之一是,需要将患者置于呼吸机上,以确保他们在呼吸时能够继续吸入足够的氧气。

然而,几乎从大流行开始,换气次数需要支持这样的病人远远超过可供应到如此地步,医院开始“分裂”呼吸机,这种做法在呼吸机辅助不止一个病人。

而2021年疫苗接种率的上升大幅降低了COVID-19的住院率,进而降低了对呼吸机的需求最近出现的三角洲变种再次导致短缺在美国的一些地区在其他国家也是如此。

Madabhushi说:“对于医院来说,这可能是一个非常痛苦的决定——决定谁将在对抗一种侵袭性疾病时得到最大的帮助。”

迄今为止,医生缺乏一致和可靠的方法来确定哪些新入院的COVID-19患者可能需要呼吸机——这一信息对管理有限供应的医院可能是无价的。

Madabhushi实验室的研究人员开始努力提供这样的工具,他们评估了2020年从美国和中国武汉的近900名患者中获得的初步扫描结果,这些患者是由新型冠状病毒引起的首批已知病例。

Madabhushi说,在深度学习计算机或人工智能(AI)的帮助下,这些CT扫描为后来进入重症监护病房(ICU)、需要帮助呼吸的患者揭示了独特的特征。

该工具背后的研究出现在IEEE生物医学和健康信息学杂志。

Amogh Hiremath,研究生在Madabhushi实验室和主要作者在纸上,说在CT扫描模式不能被肉眼看到,但只能通过电脑被揭露。

“这个工具将允许医务工作者管理药物或支持性干预越早疾病进展减缓做起,” Hiremath说。“而且,它还将允许及早识别那些在发展为严重的急性呼吸窘迫综合征,或死亡的风险增加。这些都是谁是理想人选呼吸机病人“。

对“免疫架构”的进一步研究

Madabhushi的实验室也最近发表的研究比较尸检组织扫描从病人谁从甲型H1N1流感(猪流感)和COVID-19死拍摄。虽然结果是初步的,他们也似乎揭示了什么叫Madabhushi人体的“免疫架构”响应病毒的信息。

“这很重要,因为计算机给了我们信息,丰富了我们对人体对抗病毒机制的理解,”他说。“例如,这可以在我们如何开发疫苗方面发挥作用。”

赫尔曼Corredor普拉达,在Madabhushi实验室的研究助理谁是纸张上的第一作者,说计算机视觉和人工智能技术允许科学家们研究的免疫细胞在一些病人的肺组织是如何组织一定。

科雷多尔说:“这使我们能够找到通过简单的肉眼检查样本可能不明显的信息。”“这些与covid -19相关的模式似乎不同于其他疾病,比如类似的病毒性疾病H1N1。”

他说,最终,当结合其他临床工作和在更大范围的患者中进行的进一步测试时,这一发现可能有助于提高世界对这些疾病或其他疾病的理解。

来源:凯斯西储大学

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