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지만 초기파의 사스 CoV-2 유행성은 저감 많은 국가에서 건강 관리 공급자는 여전히 찾을 식별하는 많은 COVID-19 환자는 가능한 한 포함하고 있습니다. 코로나 바이러스 감염이있는 의심하지 않는 환자가 건강 불만을 가지고 병원에 오지만 아직 코로나 19 의 증상이 나타나지 않을 때 빠르고 정확한 진단이 특히 중요합니다.
코 면봉 검체는 현재 코로나 19 진단을 위해 권장되고 있지만,공급 부족,결과에 대한 최대 2 일의 대기 시간 및 5 분의 1 의 높은 위음성 율은 여전히 대규모 코로나 19 선별 도구를 찾고 있습니다.
사스-코로나-2 는 폐 조직을 손상시키는 것으로 알려져 있으며,의사들이 현재 새로운 진단 접근법을 이용하고자 하는 뚜렷한 방식으로 알려져 있다. 많은 코로나 19 환자가 폐렴을 일으켜 호흡 부전과 때로는 사망으로 진행될 수 있습니다. 코로나 19 폐렴은 더 흔한 형태의 세균성 폐렴과는 다르며,그 차이는 흉부 중추 신경계 검사에서 나타납니다. 가장 눈에 띄는 것은 두 폐의 주변부에서 발생하는 불규칙한 포장 타일처럼 보이는 불투명 한 병변 내에서 유리 조각 또는 망상 선과 유사한 흐린 병변 패턴입니다. 세균성 폐렴의 병변은 일반적으로 한 폐에 집중되어 있으며 유리 파편과 유사하지 않을 수 있습니다.
중국에서는 환자가 발열과 감염이 의심되는 의료 환경에 도착했을 때 코로나 19 진단 도구로 이미 사용되고 있지만,이 접근법은 미국에서 널리 채택되지 않았습니다. 자연 의학과 세포 에 발표 된 두 가지 연구는 병원에 와서 의료 영상이 필요한 환자의 코로나 19 감염을 찾기 위해 빠른 진단 도구로 중부 표준시 폐 스캔에 대한 인공 지능을 사용하여이 아이디어를 발전시킵니다.
참조”인공지능이 코로나 바이러스 치료를 위해 수십억 개의 분자를 선별하고 있다”
마카오과학기술대 연구팀은 중국 내 3,777 명의 환자들을 대상으로 532,000 캐럿 스캔을 사용하여 코로나 19 환자의 폐에서 보이는 명백한 병변에 초점을 맞추어 인공지능 도구를 훈련시켰다. 여러 중국 병원의 파일럿 연구에서 인공 지능 모델은 코로나 바이러스로 인한 폐렴을 4 개의 개별 코호트에서 417 명의 환자 데이터 세트에 적용한 시간의 85%이상을 정확하게 진단했습니다. 코로나 폐렴은 7-12%의 사례에서 비 코로나 폐렴으로 오진되었습니다.
“이 그룹은 외부 검증에 깊은 다이빙의 엄청난 일을:그들은 중국에서이 큰 데이터 세트를 가지고 그들은 많은 병원에서 수행하는 방법을 보았다,”매튜 룬그렌,어느 연구에 참여하지 않은 스탠포드 대학 의료 센터의 방사선은 말한다.
많은 수의 비특이적 일반 폐렴 사례 중 매우 적은 수의 코로나 19 폐렴 사례를 인식하는 것은 유행성 코로나 바이러스 인 사스 코로나 2 가 풍토병이 되어 더 이상 폐렴의 주요 원인이 아닐 때 진단 도구에 중요하다고 룽그렌은 설명합니다.
“다양한 데이터 소스를 가진 대규모 데이터 세트는 인공 지능 기반 진단에서 강력하고 일반화 가능한 결론을 달성하는 데 중요합니다.” “의료 분야에서 인공 지능 응용 분야에서 가장 어려운 문제 중 하나는 재현성이 좋지 않다는 것입니다.”
코비드-19 진단을 위해 코비드-19 검사를 사용하는 한 가지 과제는 사스-코비드-2 에 감염된 많은 사람들이 기침이나 발열과 같은 심각한 임상 증상을 경험하지만 코비드-19 검사에는 바이오마커가 보이지 않는다는 것이다. 마운트 시나이 병원의 방사선과 전문의인 양양은 의료 전문가들이 표준 진단 방법보다 정확한 코로나 19 진단을 더 빨리 받고자 한다면”영상만을 기반으로 하는 것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다.”라고 말합니다.
양 팀은 또한 코로나 19 인공지능 모델을 중부 표준시 흉부 스캔에 대해 교육하고 그 결과를 자연 의학에 발표했다. 이 모델은 환자의 연령,기침 또는 발열 여부,백혈구 수와 같은 임상 결과와 함께 코네티컷 스캔의 결과를 통합하여 저자가 임상 및 영상 데이터를 기반으로 코로나 19 환자를 진단하기 위해”융합 모델”이라고 부르는 것을 만들었습니다. 그들의 융합 모델은 279 명의 환자의 테스트 세트에서 83.5%의 정확도로 코로나 19 를 진단했습니다. 동일한 이미지 세트를 볼 때,고위 흉부 방사선 전문의는 코로나 19 를 84.6%의 정확도로 진단했습니다.
“나는 일반적으로이 분야에 매우 중요하다고 생각 그들의 방법론에 측면이 있습니다,”룽그렌은 말한다,즉,영상 데이터를 기반으로 많은 인공 지능 진단 모델은 추가 임상 데이터의 입력에서 혜택을 누릴 것입니다.
장씨는 중국의 10 개 이상의 대형 병원과 미국,인도,이라크,에콰도르의 여러 병원이 코로나 19 폐렴이 의심되는 환자를 진단하기 위해 자신의 모델을 사용하고 있다고 밝혔다. 그의 팀은 다른 연구자가 사용할 수 있도록 자사의 알고리즘 및 교육 데이터 세트를 공개했다.
케이.”컴퓨터 단층 촬영을 이용한 코로나 19 폐렴의 정확한 진단,정량적 측정 및 예후를위한 임상 적으로 적용 가능한 인공 지능 시스템”세포,도이:10.1016/제이.2020.04.045, 2020.
