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Embora a onda inicial do SARS-CoV-2 pandemia diminuiu em muitos países, os prestadores de cuidados de saúde são ainda olhando para o identificar como muitos COVID-19 pacientes que possível e conter a doença. Diagnóstico rápido e preciso é especialmente importante quando pacientes insuspeitos com uma infecção coronavírus vêm para o hospital com queixas de saúde, mas ainda não mostram sintomas de COVID-19.
esfregaço Nasal amostras analisadas por RT-PCR são atualmente recomendados para o diagnóstico de COVID-19, no entanto, a escassez de fornecimento, um tempo de espera de até dois dias para resultados, e um falso negativo taxa tão alta quanto 1 em 5 significar que, em alternativa, em grande escala COVID-19 de triagem de ferramentas ainda estão sendo procurados.
SARS-CoV-2 é conhecido por danificar o tecido pulmonar, e de uma forma distinta que os médicos estão agora procurando explorar para novas abordagens diagnósticas. Muitos pacientes COVID-19 desenvolvem pneumonia, que pode progredir para a insuficiência respiratória e às vezes a morte. A pneumonia COVID-19 é diferente de formas mais comuns de pneumonia bacteriana, e as diferenças aparecem em tomografias torácicas. Os mais impressionantes são os padrões de lesão turva que se assemelham a cacos de vidro ou linhas reticulares dentro das lesões opacas que se parecem com ladrilhos irregulares de pavimentação, que ocorrem em torno das periferias de ambos os pulmões. Lesões de pneumonia bacteriana são geralmente concentradas em um pulmão e pode não se assemelhar a fragmentos de vidro.
na China, a tomografia computadorizada já é usada como uma ferramenta de diagnóstico COVID-19 quando um paciente chega a um ambiente de saúde com febre e suspeita de infecção, embora esta abordagem não tenha sido amplamente adotada nos Estados Unidos. Dois estudos, publicados na Nature Medicine and Cell, avançam esta ideia usando Inteligência artificial (AI) treinada em tomografia computadorizada pulmonar como uma ferramenta de diagnóstico rápida para procurar infecção COVID-19 em pacientes que vêm ao hospital e necessitam de imagiologia médica.
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Escrever na Célula, os pesquisadores em Macau, Universidade de Ciência e Tecnologia utilizada 532,000 CT do 3,777 pacientes na China para treinar seus AI ferramentas, com foco em the tell-tale lesões visto em COVID-19 paciente pulmões. Em estudos-piloto em vários hospitais chineses, o modelo de IA diagnosticou corretamente pneumonia causada pelo coronavírus pelo menos 85 por cento do Tempo em que foi aplicado a um conjunto de dados de 417 pacientes em quatro coortes separados. A pneumonia COVÍDEA foi mal diagnosticada como pneumonia não-COVÍDEA em 7-12 por cento dos casos.
“Este grupo faz um trabalho incrível de um profundo mergulho na validação externa: eles têm esse grande conjunto de dados da China e eles olharam como é executada em muitos hospitais”, diz Mateus Lungren, um radiologista da Universidade de Stanford Medical Center e que não esteve envolvido no estudo.
Reconhecer um número muito pequeno de COVID-19 pneumonia casos de um grande número de não-específico-geral pneumonia casos é importante para uma ferramenta de diagnóstico quando a SARS-CoV-2, coronavírus trás da pandemia, torna-se endêmica e não é mais a principal causa de pneumonia, Lungren, explica.
” um grande conjunto de dados com uma fonte diversificada de dados é crucial para alcançar conclusões robustas e generalizáveis em diagnósticos baseados em IA”, escreve Cell coauthor Kang Zhang, professor de medicina na Universidade de Ciência e Tecnologia de Macau, em um e-mail para o cientista. “Uma das questões mais desafiadoras na aplicação de IA em Saúde é a fraca reprodutibilidade.”
um desafio de usar tomografias por tomografia computadorizada para o diagnóstico COVID-19 é que muitas pessoas infectadas com SARS-CoV-2 experimentam sintomas clínicos graves, tais como tosse e febre, mas não têm biomarcadores visíveis nas tomografias por tomografia computadorizada. Se os profissionais de saúde estão tentando obter um diagnóstico COVID-19 preciso mais rápido do que os métodos padrão PCR, “apenas baseando-se em imagens pode não ser suficiente”, diz Yang Yang, um radiologista do Hospital Mount Sinai.
a equipe de Yang também treinou seu modelo COVID-19 AI em tomografias de tórax e publicou os resultados em Medicina da natureza. Este modelo integrou os resultados da tomografia computadorizada com achados clínicos como a idade dos pacientes, se eles tinham tosse ou febre, e suas contagens de glóbulos brancos, criando o que os autores chamaram de “modelo de fusão” para diagnosticar pacientes com COVID-19 com base em dados clínicos e imagiológicos. Seu modelo de fusão diagnosticou COVID-19 com 83,5 por cento de precisão em um conjunto de testes de 279 pacientes. Ao olhar para o mesmo conjunto de imagens, um radiologista torácico sénior diagnosticou COVID-19 com 84,6% de precisão.
“há aspectos em sua metodologia que eu acho que são muito importantes para este campo em geral”, diz Lungren, ou seja, muitos modelos de diagnóstico de IA baseados em dados de imagem beneficiariam com a entrada de dados clínicos adicionais. Zhang diz que pelo menos 10 grandes hospitais na China, e vários NOS EUA, Índia, Iraque e Equador estão usando seu modelo para diagnosticar pacientes suspeitos de ter pneumonia COVID-19. Sua equipe tornou seus algoritmos e conjuntos de dados de treinamento publicamente disponíveis para outros pesquisadores usarem.
K. Zhang et al., “Clinically applicable AI system for accurate diagnosis, quantitative measures and prognosis of COVID-19 pneumonia using tomography,” Cell, doi:10.1016/j. cell.2020.04.045, 2020.
