AI는 이제 폐 초음파 이미지에서 코로나19를 감지할 수 있습니다.

얼굴 인식 소프트웨어가 군중 속에서 얼굴을 식별하는 것처럼 인공지능이 폐 초음파 이미지에서 코로나19를 식별할 수 있다는 새로운 연구 결과가 나왔다.

이번 연구 결과는 AI 기반 의료 진단을 강화하고 의료 전문가가 초음파 이미지를 통해 질병의 징후를 식별하는 알고리즘을 통해 코로나19 및 기타 폐질환 환자를 신속하게 진단할 수 있는 가능성을 높여줍니다.

에 새로 발표된 연구 결과 커뮤니케이션 의학의료진이 응급실에서 수많은 환자를 신속하게 평가할 수 있는 도구가 필요했던 팬데믹 초기에 시작된 노력을 마무리합니다.

“우리는 팬데믹의 초기 단계와 같이 신속하고 정확하게 진단해야 하는 환자가 많은 응급 상황에서 의사를 돕기 위해 이 자동 감지 도구를 개발했습니다.”라고 수석 저자이자 John C. Malone Associate인 Muyinatu Bell이 말했습니다. 존스 홉킨스 대학교 전기 및 컴퓨터 공학, 생의학 공학, 컴퓨터 과학 교수입니다. “잠재적으로 우리는 환자가 집에서 코로나19의 진행을 모니터링하는 데 사용할 수 있는 무선 장치를 갖고 싶습니다.”

이 도구는 또한 코로나19와 마찬가지로 환자의 폐에 체액 과부하를 일으킬 수 있는 울혈성 심부전과 같은 질병을 추적하는 웨어러블을 개발할 가능성이 있다고 공동 저자이자 존스홉킨스 응급의학과 조교수인 티파니 퐁(Tiffany Fong)이 말했습니다. 약.

Fong은 “AI 도구를 사용하여 우리가 하고 있는 일은 현장 진료의 차세대 개척지입니다.”라고 말했습니다. “이상적인 사용 사례는 체액 축적을 모니터링하고 환자에게 약물 조정이 필요한 시기나 의사의 진찰이 필요한 시기를 알려주는 웨어러블 초음파 패치가 될 것입니다.”

AI는 초음파 폐 이미지를 분석하여 B라인으로 알려진 특징을 찾아냅니다. B라인은 밝은 수직 이상으로 나타나고 폐 합병증이 있는 환자의 염증을 나타냅니다. 컴퓨터로 생성된 이미지와 존스 홉킨스에서 진료를 받은 일부 환자를 포함한 실제 초음파를 결합한 것입니다.

Bell은 “우리는 믿을 수 있는 시뮬레이션 이미지를 얻기 위해 초음파 및 음파 전파의 물리학을 충분히 모델링해야 했습니다.”라고 말했습니다. “그런 다음 우리는 한 단계 더 나아가 이러한 시뮬레이션 데이터를 사용하여 영향을 받은 폐 환자의 실제 스캔을 안정적으로 해석하도록 컴퓨터 모델을 교육해야 했습니다.”

전염병 초기에 과학자들은 환자 데이터가 부족하고 질병이 신체에 어떻게 나타나는지 이제 막 이해하기 시작했기 때문에 폐 초음파 이미지에서 코로나19 지표를 평가하기 위해 인공 지능을 사용하는 데 어려움을 겪었다고 벨은 말했습니다.

그녀의 팀은 실제 데이터와 시뮬레이션 데이터를 혼합하여 학습한 다음 초음파 스캔에서 사람이 코로나19에 감염되었음을 나타내는 이상을 식별할 수 있는 소프트웨어를 개발했습니다. 이 도구는 뇌가 패턴을 인식하고 음성을 이해하며 기타 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 상호 연결된 뉴런처럼 작동하도록 설계된 AI 유형인 심층 신경망입니다.

이 소프트웨어를 개발한 제1저자 Lingyi Zhao는 “대유행 초기에는 알고리즘을 개발하고 테스트할 만큼 코로나19 환자의 초음파 이미지가 충분하지 않았기 때문에 심층 신경망이 최고 성능에 도달하지 못했습니다”라고 말했습니다. Bell 연구소의 박사후 연구원이자 현재 Novateur Research Solutions에서 일하고 있습니다. “이제 우리는 컴퓨터 생성 데이터 세트를 사용하여 이러한 코로나19 기능을 평가하고 감지하는 데 여전히 높은 정확도를 달성할 수 있음을 증명하고 있습니다.”

팀의 코드와 데이터는 다음에서 공개적으로 제공됩니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/03/240320160609.htm