Dùng AI soi tổn thương phổi để xác định nhiễm COVID-19
(GVN) Đây là giải pháp khả thi bởi AI có thể dò phim X-quang của bệnh nhân nhằm phát hiện các dấu hiệu tổn thương phổi do COVID-19 gây ra.
Đó là cơ sở cho sự nỗ lực đầy hứa hẹn trong việc ứng dụng trí thông minh nhân tạo để phát triển một mạng neural có khả năng phát hiện dấu hiệu về việc bệnh nhân có khả năng mắc COVID-19 (SARS-CoV-2) hay không. Sự xét nghiệm bằng AI hiển nhiên chỉ dựa vào tổn thương phổi, chứ không phát hiện được virus hay các kháng nguyên trong cơ thể.
Phương pháp này hiện đang được công ty Infervision cùng bệnh viện Wuhan Tongji (Trung Quốc) thử nghiệm sàng lọc tại bệnh viện ĐH Campus Bio-Medico (Rome, Ý).
Một bài báo gần đây được xuất bản trên RSNA Radiology đã kết luận rằng một mô hình deep learning có thể phát hiện chính xác Covid-19 và phân biệt nó với viêm phổi và các triệu chứng phổi khác, thông qua việc trích xuất các đặc điểm thị giác từ quét CT vùng ngực để phát hiện Covid-19. Mô hình này cũng được cung cấp những hình ảnh CT của viêm phổi CAP và không viêm phổi, với kết quả cho thấy có thể phân biệt giữa các bệnh khác nhau.
Tương tự như vậy, nhóm nghiên cứu ở Đại học Waterloo (Canada) cùng công ty DarwinAI công bố một mạng neural mở cho cộng đồng có tên COVID-Net. Đây là bộ công cụ dùng để sàng lọc, có thể được triển khai sớm như một giải pháp y tế công cộng.
Vấn đề mà nhóm nghiên cứu ở Đại học Waterloo đang gặp phải là bộ dữ liệu mà họ có được chỉ bao gồm 5.941 hình ảnh X-quang từ 2.839 ca bệnh. Do đó, dù độ nhạy của AI là khá tốt nhưng vẫn còn cần thêm dữ liệu để cải thiện mô hình này, chẳng hạn như phân biệt các bệnh ác tính khác của phổi.
