Рентген показывает, какой вред новый коронавирус наносит легким. Изображения, выпущенные Радиологическим обществом Северной Америки, показывают, как вирус наполняет легкие липкой слизью. Это затрудняет дыхание, так как для поступления свежего воздуха практически не остается места.

Также на основе рентгенографии пациента с COVID-19 ученые создали 3D-модель, на которой виден процесс распространения инфекции, и какой урон она наносит легким.

Эти эффекты побудили множество технических фирм выпустить системы искусственного интеллекта, которые могут обнаруживать признаки инфекции в легких по результатам рентгенографии.

Изображения 44-летнего мужчины с лихорадкой и подозрением на инфекцию COVID-19. Серийные рентгенограммы грудной клетки, охватывающие интервал в 4 дня, показали быстрое прогрессивно увеличивающееся расширение и плотность помутнений в легких. Фото: pubs.rsna.org

Их обоснование простое: ИИ, и в частности методы глубокого обучения, добились огромных успехов в классификации характеристик по изображениям. Если подобные системы могут выделять детали из фотографий с высоким разрешением, они также могут обнаружить симптомы коронавируса на рентгеновских снимках и результатах компьютерной томографии.

Одно из самых известных заявлений сделал китайский технический гигант Alibaba. Компания заявляет, что ее система искусственного интеллекта способна различать коронавирусную и другую вирусную пневмонию с точностью до 96%, и для постановки диагноза требуется всего 20 секунд.

Тем не менее, не все убеждены, что эти системы настолько эффективны. Критики утверждают, что в лучшем случае — это инструменты c бездоказательной ценностью. В худшем случае — это циничные попытки извлечь выгоду из пандемии.

Реклама на Компьютерре

Проблемы с ИИ

Большинство изображений, на которых обучаются системы, представляют собой прогрессирующие инфекции. Это означает, что они менее эффективны при обнаружении ранних признаков вируса. Они также могут ошибаться в попытках различить коронавирус и другие болезни с поражением легких, которые показывают сходные симптомы на изображениях.

Кроме того, существует риск распространения инфекции при заражении оборудования для анализа изображений. Эти проблемы побудили Американский колледж радиологии рекомендовать умеренно использовать компьютерную томографию у госпитализированных пациентов с подозрениями на коронавирус. Или проводить анализы с помощью портативных устройств вне медицинских учреждений.

Фото: asia.nikkei.com

Центры по контролю за заболеваниями разделяют эти опасения. Агентство по охране здоровья США не рекомендует использовать компьютерную томографию для выявления COVID-19. Вместо этого говорится, что лабораторная диагностика остается единственным надежным методом обнаружения коронавируса.

Может ли ИИ стать дополнительным инструментом в борьбе с COVID-19

Канадский стартап DarwinAI — еще одна компания, использующая ИИ для обнаружения коронавируса в рентгенографии грудной клетки. Но генеральный директор Шелдон Фернандес более взвешен в отношении преимуществ подобной технологии.

«Это не так убедительно, как классический лабораторный тест, после проведения которого вы абсолютно точно знаете, что у пациента коронавирус. Мы пока не можем утверждать, что наша технология будет окончательным решением», — говорит он.

У лабораторных тестов есть свои ограничения. Например, нехватка ресурсов, необходимых для их проведения, или затраченное время, которое требуется для подтверждения результата. Сейчас ИИ может стать дополнительным инструментом, который даст ответ за очень короткий период времени. К такому выводу пришла компания DarwinAI.

Стартап выпустил систему с открытым кодом и предложил исследовательскому сообществу помочь в ее развитии. Всего за неделю медицинские работники и специалисты по данным помогли компании собрать набор информации из 16 566 рентгеновских снимков грудной клетки от 13 645 пациентов.

Пример рентгеновских снимков грудной клетки от двух пациентов с COVID-19. Система показывает критические факторы. Фото: datanami.com

В настоящее время система является прототипом, но DarwinAI работает с правительственными организациями в Канаде с целью привлечения средств для ее внедрения в медицинские учреждения.

Этот случай может не соответствовать грандиозным претензиям других технологических фирм. Но признание ограничений ИИ при обнаружении коронавируса поможет обеспечить его эффективное использование в будущем. Необходимо поддерживать инновации в борьбе с коронавирусом, но ограничивать их роль при постановке диагноза. Пока клинически успешность этих технологий не доказана, их нельзя считать медицинскими продуктами или инструментами самодиагностики.