de mai sus: ISTOCK.COM, SUDOK1
deși valul inițial al pandemiei SARS-CoV-2 s-a diminuat în multe țări, furnizorii de servicii medicale caută în continuare să identifice cât mai mulți pacienți cu COVID-19 și să conțină boala. Diagnosticul rapid și precis este deosebit de important atunci când pacienții care nu suspectează o infecție cu coronavirus vin la spital cu plângeri de sănătate, dar nu prezintă încă simptome de COVID-19.
probele de tampon nazal analizate prin RT-PCR sunt recomandate în prezent pentru diagnosticul COVID-19, cu toate acestea, penuria de aprovizionare, un timp de așteptare de până la două zile pentru rezultate și o rată fals negativă de până la 1 din 5 instrumente alternative de screening COVID-19 la scară largă sunt încă căutate.
SARS-CoV-2 este cunoscut pentru a deteriora țesutul pulmonar și într-un mod distinct pe care medicii încearcă acum să îl exploateze pentru noi abordări de diagnostic. Mulți pacienți cu COVID-19 dezvoltă pneumonie, care poate progresa până la insuficiență respiratorie și uneori moarte. Pneumonia COVID-19 este diferită de formele mai frecvente de pneumonie bacteriană, iar diferențele apar în scanările CT toracice. Cele mai izbitoare sunt modelele de leziuni tulbure care seamănă cu cioburi de sticlă sau linii reticulare în cadrul leziunilor opace care arată ca plăci de pavaj neregulate, care apar în jurul periferiilor ambilor plămâni. Leziunile cauzate de pneumonia bacteriană sunt de obicei concentrate într-un plămân și pot să nu semene cu cioburi de sticlă.
în China, scanările CT sunt deja utilizate ca instrument de diagnostic COVID-19 atunci când un pacient ajunge la un cadru medical cu febră și o infecție suspectată, deși această abordare nu a fost adoptată pe scară largă în Statele Unite. Două studii, publicate în Nature Medicine și Cell, avansează această idee folosind inteligența artificială (AI) instruită pe Scanări pulmonare CT ca instrument de diagnostic rapid pentru a căuta infecția COVID-19 la pacienții care vin la spital și necesită imagistică medicală.
Vezi „AI examinează miliarde de molecule pentru tratamentele cu Coronavirus”
scriind în celulă, cercetătorii de la Universitatea de știință și Tehnologie din Macao au folosit 532.000 de scanări CT de la 3.777 de pacienți din China pentru a-și instrui instrumentele AI, concentrându-se pe leziunile martor observate în plămânii pacientului COVID-19. În studiile pilot la mai multe spitale Chineze, modelul AI a diagnosticat corect pneumonia cauzată de coronavirus cel puțin 85 la sută din timp când a fost aplicată unui set de date de 417 pacienți din patru cohorte separate. Pneumonia COVID a fost diagnosticată greșit ca pneumonie non-COVID în 7-12 la sută din cazuri.
„acest grup face o treabă extraordinară de a aprofunda validarea externă: au acest set de date mare din China și s-au uitat la modul în care a funcționat în multe spitale”, spune Matthew Lungren, radiolog la Centrul Medical al Universității Stanford, care nu a fost implicat în niciunul dintre studii.
recunoașterea unui număr foarte mic de cazuri de pneumonie COVID-19 dintr-un număr mare de cazuri de pneumonie generală nespecifică este importantă pentru un instrument de diagnostic atunci când SARS-CoV-2, coronavirusul din spatele pandemiei, devine endemic și nu mai este principala cauză a pneumoniei, explică Lungren.
„un set mare de date cu o sursă diversă de date este crucial pentru a obține concluzii robuste și generalizabile în diagnosticele bazate pe AI”, scrie coautorul celulei Kang Zhang, profesor de medicină la Universitatea de știință și Tehnologie din Macao, într-un e-mail către omul de știință. „Una dintre cele mai dificile probleme în aplicarea AI în domeniul asistenței medicale este reproductibilitatea slabă.”
o provocare a utilizării scanărilor CT pentru diagnosticul COVID-19 este că o mulțime de persoane infectate cu SARS-CoV-2 prezintă simptome clinice severe, cum ar fi tuse și febră, dar nu au biomarkeri vizibili în scanările CT. Dacă profesioniștii din domeniul sănătății încearcă să obțină un diagnostic precis COVID-19 mai rapid decât metodele PCR standard, „doar bazarea pe imagistică poate să nu fie suficientă”, spune Yang Yang, radiolog la Spitalul Mount Sinai.
echipa lui Yang și-a instruit modelul ai COVID-19 pe scanările toracice CT și a publicat rezultatele în Nature Medicine. Acest model a integrat rezultatele scanărilor CT cu constatări clinice, cum ar fi vârstele pacienților, indiferent dacă au avut tuse sau febră, și numărul lor de celule albe din sânge, creând ceea ce autorii au numit un „model de fuziune” pentru a diagnostica pacienții cu COVID-19 pe baza datelor clinice și imagistice. Modelul lor de fuziune a diagnosticat COVID-19 cu o precizie de 83,5% într-un set de teste de 279 de pacienți. Când se uită la același set de imagini, un radiolog toracic senior a diagnosticat COVID-19 cu o precizie de 84,6%.
„există aspecte ale metodologiei lor care cred că sunt foarte importante pentru acest domeniu în general”, spune Lungren, și anume, multe modele de diagnostic AI bazate pe date imagistice ar beneficia de introducerea de date clinice suplimentare.
Zhang spune că cel puțin 10 spitale mari din China și mai multe din SUA, India, Irak și Ecuador folosesc modelul său pentru a diagnostica pacienții suspectați de pneumonie COVID-19. Echipa sa și-a pus algoritmii și seturile de date de instruire la dispoziția publicului pentru alți cercetători.
K. Zhang și colab., „Sistem AI aplicabil clinic pentru diagnostic precis, măsurători cantitative și prognostic al pneumoniei COVID-19 folosind tomografie computerizată”, Cell, doi:10.1016/j.cell.2020.04.045, 2020.
