ADHD

מערכת בינה מלאכותית עדיפה על רדיולוגים בזיהוי COVID-19 בריאות (Radiology)

במאמר שפורסם בכתב העת Radiology מדווחים חוקרים על תוצאות מחקר חדש, מהן עולה כי מערכת בינה מלאכותית חדשה עשויה לזהות COVID-19 בריאות במהירות גדולה פי 10 ובדיוק מעט גבוה יותר, בהשוואה לרדיולוג מומחה בפענוח בדיקות הדמיה לב-חזה.

החוקרים אימנו ובחנו את מערכת DeepCOVID-XR, אלגוריתם לימוד-מכונה לניתוח צילומי חזה, על 17,002 צילומי רנטגן, 5,445 מהם עם סימני COVID-19.

כאשר התוצאות נבחנו אל מול חמישה רדיולוגים מומחים בהדמיית לב-חזה, מערכת DeepCOVID-XR ניתחה כל אחת מ-300 ההדמיות שנבחרו באקאי בתוך כ-18 דקות, בהשוואה ל-2.5-3 שעות שנדרשו לרדיולוגים. הדיוק של מערכת DeepCOVID-XR עמד על 82%, בהשוואה לדיוק של 76-81% בקרב כל רדיולוג בנפרד ועל 81% כקבוצה.

הדיוק של מערכת הבינה המלאכותית לסיווג הדמיות צילומי חזה עמד על 82%, רגישות המערכת עמדה על 71%, בהשוואה לרגישות של 60% בקרב רדיולוגים, סגוליות של 92%, בהשוואה לסגוליות של 75% של שני רדיולוגים.

למרות שמערכת בינה מלאכותית עדיין מצויה בשלבי מחקר ואינה זמינה לשימוש קליני, החוקרים מסבירים כי יום אחד טכנולוגיה זו עשויה לסייע בסקירה מהירה של חולים שאושפזו לבתי חולים מסיבות שאינן זיהום קורונה, כך שניתן להשלים בדיקה מהירה ל-COVID-19 ולבודד את החולים, במידת הצורך.

Radiology 2020

לידיעה ב-CIDRAP

0 תגובות

השאירו תגובה

רוצה להצטרף לדיון?
תרגישו חופשי לתרום!

כתיבת תגובה

מידע נוסף לעיונך

כתבות בנושאים דומים

הנך גולש/ת באתר כאורח/ת.

במידה והנך מנוי את/ה מוזמן/ת לבצע כניסה מזוהה וליהנות מגישה לכל התכנים המיועדים למנויים
להמשך גלישה כאורח סגור חלון זה