Ir-Rwol U l-Isfida Ta 'l-Intelliġenza Artifiċjali fid-Dijanjożi Ġdida ta' CT Pnewmonja Coronavirus

Għal aktar informazzjoni:ali.ma@wecistanche.com

Il-punti ewlenin

Dan id-dokument jikkunsidra b'mod ġdid ix-xjenzatiċità u n-normatività bbażati fuq ir-rekwiżiti tal-metodoloġija ta 'prova klinika, billi jqis il-proċess tal-iżvilupp tas-softwer tal-intelliġenza artifiċjali (AI) bħala provi kliniċi ta' riċerka dijanjostika tal-immaġni tat-tomografija kompjuterizzata (CT). Id-dokument iqajjem ukoll 4 modi kif jippromwovi softwer dijanjostiku tal-AI li jgħin fil-problemi kliniċi attwali u jġib lill-pazjenti benefiċċji kliniċi reali.

Ikklikkja għal cistanche effetti sekondarji u Cistanche għall-immunità

Astratt

Fil-bidu tal-2020, il-pnewmonja ġdida tal-koronavirus(COVID-19)faqqgħet fiċ-Ċina. Ħafna prodotti relatati mal-mediċina dehru malajr fil-qasam tal-Intelliġenza Artifiċjali (AI), li kellha rwol importanti fil-ġlieda kontra l-pandemija. Dan l-artikolu jiġbor fil-qosor l-istatus attwali tar-riċerka u l-applikazzjoni tal-AI fir-radjoloġija u l-kontroll tal-pandemija u janalizza l-problemi komuni tat-teknoloġija tal-AI fir-riċerka tal-COVID-19dijanjosi. Tinkludi prinċipalment il-ħsibijiet dwar id-disinn tal-istudju kliniku, id-diffikultajiet fl-implimentazzjoni tar-riċerka, u l-isfidi fil-verifika tal-affidabbiltà tal-mudelli tal-AI. Bi tweġiba għad-diffikultajiet ta 'hawn fuq, huma proposti suġġerimenti għall-ottimizzazzjoni tax-xjenzatiċità u l-kwalità tar-riċerka dijanjostika tal-AI.

Kliem ewlieni:COVID-19pandemija, Intelliġenza artifiċjali, Tomografija Kompjuterizzata, Riċerka klinika

Ir-rwol importanti ta 'prodotti diversifikati ta' intelliġenza artifiċjali fl-anti-epidemija

Fil-bidu tal-2020, it-tifqigħa tal-pulmonite ġdida tal-koronavirus(Coronavirus, COVID-19) poġġew l-implimentazzjoni tal-prevenzjoni u l-kontroll tal-mard fi sfida kbira. Pereżempju, kif tkejjel malajr it-temperatura tal-ġisem ta 'kulħadd f'ċentru tat-traffiku bi fluss kbir tat-traffiku; kif tgħarbel malajr mediċini potenzjali effettivi fost possibbiltajiet massivi; kif jiġu eżaminati każijiet suspettati f'popolazzjoni kbira; kif tittratta n-nuqqas ta 'professjonisti mediċi u infezzjoni inkroċjata waqt it-trattament ta' pazjenti dijanjostikati. Intelliġenza Artifiċjali (Al, bħala wieħed mill-oqsma l-aktar popolari f'dawn l-aħħar snin, issolvi xi wħud mill-kwistjonijiet permezz tal-applikazzjoni ta 'prodotti AI ġodda, li ttejjeb l-effiċjenza tal-prevenzjoni, il-kontroll u d-dijanjosi tal-mard.

L-AI tgħin biex timmonitorja u tissimula t-tendenza tal-iżvilupp tal-epidemija billi tanalizza t-traċċa tal-attività tan-nies, biex tagħti twissija bikrija għaż-żoni potenzjali ta 'tixrid. L-AI tista 'wkoll tanalizza r-rotot ta' propagazzjoni, issib il-kuntatti mill-qrib tal-pazjenti dijanjostiċi, u malajr tieħu kwarantina u trattament. L-immaġini termali infra-aħmar b'teknoloġija ta 'rikonoxximent tal-immaġni AI jwettaq skoperta tad-deni f'postijiet pubbliċi biex jillokalizza persuni b'temperatura tal-ġisem anormali[1]. Fl-iżvilupp ta 'mediċini ġodda, l-AI tgħin biex tgħarbel l-aktar mediċini antivirali u anti-infjammatorji qawwija minn mijiet ta' mediċini għal aktar żvilupp [2]. Fid-dijanjosi u t-trattament, il-mudell tan-Netwerk Neural Fond (DNN) ġie adottat biex jirrikonoxxi d-dejta grafika tat-tomografija kompjuterizzata (CT plus AI) biex jgħin lit-tobba jagħmlu dijanjosi malajr.

Sfidi li jħabbtu wiċċhom magħhom "CT plus AI" fl-għajnuna għad-dijanjosi tal-COVID-19

L-applikazzjoni tal-Intelliġenza Artifiċjali fir-radjoloġija ġibdet attenzjoni speċjali. DNN intuża ħafna f'diversi teknoloġiji ta' skanjar mediku, pereżempju, dijanjosi ta' pnewmonja fuq radjografija diġitali tas-sider (DR)[3-5], skoperta ta' noduli pulmonari kanċeroġeni [6] u tuberkulożi [7], skoperta ta' ksur, u tbassir tal-età tal-għadam permezz tar-raġġi-X [8-10].eżami u evalwazzjoni tar-raġġi-x tas-sider [11,12]; sejbien u dijanjosi ta 'noduli pulmonari [13,14], pnewmonja [15], mases tal-fwied [16], kanċer tal-frixa[17] u ksur tal-kompressjoni vertebrali [18]fuq immaġini CT; jiddeskrivi l-ventrikolu fl-immaġini tar-reżonanza manjetika tal-qalb [19]. Spezzjoni ta 'eżami bl-ultrasound, il-mudell AI jista' jwettaq id-dijanjosi u l-analiżi kwantitattiva ta 'l-immaġini tal-qalb [20.21]. kif ukoll l-iskoperta ta 'noduli tat-tirojde bl-ultrasound u d-dijanjosi ta' beninni u malinni [22,23] (Tabella 1).

Fid-dijanjosi ta 'pnewmonja ġdida tal-koronavirus, CT, DR, u ultrasound huma komunement użati tekniki ta' eżaminazzjoni tal-immaġini, fi proċessi u xenarji rispettivi skont il-karatteristiċi tagħhom stess. CT hija l-prijorità fl-istadju bikri tas-sejbien tal-leżjonijiet fosthom. Peress li l-"COVID-19 Programm ta' Dijanjosi u Trattament tal-Pnewmonja (Verżjoni ta' Prova 5)" huwa rilaxxat, id-dijanjosi tal-immaġini CT hija inkluża wkoll fl-istandards tad-dijanjosi klinika tal-COVID-19 il-ġdid [24]. Madankollu, id-dijanjosi ta 'pazjent wieħed teħtieġ osservazzjoni manwali ta' aktar minn mitt immaġini CT, B'numru kbir ta 'ħtiġijiet kliniċi, it-tobba jsofru ammont kbir ta' xogħol b'effiċjenza baxxa. It-teknoloġija AI ppermettiet is-softwer tista 'ssolvi dawn il-konġestjonijiet kliniċi. L-ispezzjoni CT saret is-soluzzjoni ta 'l-immaġini preferuta għas-softwer AI dijanjostiku attwali tal-pnewmonja minħabba l-eżattezza għolja tagħha, l-istandards unifikati, u l-akkumulazzjoni profonda tad-dejta u t-teknoloġija tal-industrija [27. F'applikazzjonijiet prattiċi, mudelli dijanjostiċi jistgħu jidentifikaw l-immaġni tal-pnewmonja permezz ta' algoritmu speċifiku biex ibassru jekk huwiex marid [27-29]. Il-mudell ta 'analiżi kwantitattiva tal-pulmun jista' jiskopri l-post tal-leżjoni, jgħodd in-numru ta 'leżjonijiet, jiddeskrivi l-ambitu tal-leżjoni, jikkalkula r-rata ta' infezzjoni taż-żona tal-leżjoni tal-pulmun, u jikkopera mas-softwer ta 'segwitu biex jimmaniġġja l-progressjoni tal-marda u jivvaluta pronjosi [28]. Megħjun minn softwer, il-piż tax-xogħol tat-tobba jitnaqqas, u l-veloċità u l-eżattezza tad-dijanjosi u t-trattament huma mtejba, madankollu, huwa importanti li jiġu enfasizzati xi problemi komuni fir-riċerka tad-dijanjosi CT tal-pnewmonja ġdida tal-koronavirus megħjuna minn Al, kif ġej:

Disinn ta' studju

Fid-dijanjosi CT il-ġdida tal-pnewmonja COVID-19, id-disinn tal-mudell għandu jitqies b'mod differenti biex jadatta d-dijanjosi u l-fażijiet tat-trattament differenti fl-aktar stadju inizjali tal-iżvilupp tal-mudell dijanjostiku "CT plus AI". Pereżempju, il-grupp ta 'kontroll użat għat-taħriġ tal-mudell ta' screening bikri għandu jkun differenzjat mill-grupp magħżul fl-antidijastole: 1) Deċiżjonijiet fil-problema ta 'screening bikrija jippreferu sensittività għolja biex jisseparaw każijiet suspettati mill-popolazzjoni b'saħħitha, għalhekk, il-kampjuni tal-każ ta' kontroll imħarrġa minn il-mudell AI għandu jkun immaġini CT ta 'pulmuni b'saħħithom kontra stampi ta' pulmuni ħżiena għas-saħħa. Il-każijiet tal-pulmuni ħżiena għas-saħħa huma komposti minn tipi multipli ta 'pnewmonja suspettużi biex jiżguraw il-prestazzjoni tal-mudell ta' rata baxxa ta 'dijanjosi mitlufa. 2) Fix-xenarju ta 'antidjastole, il-kapaċità ta' speċifiċità għolja hija essenzjali biex tiddistingwi l-pnewmonja ġdida tal-koronavirus minn dik il-pnewmonja kkawżata minn infezzjonijiet oħra. B'mod aktar konkret, minħabba ċ-ċirkostanzi kliniċi reali, id-disinn ta 'kontroll ideali għandu jqabbel żewġ gruppi b'sintomi kliniċi simili jew storja epidemjoloġika bħal deni, sogħla, anormalitajiet tal-immaġni tal-pulmun CT iżda riżultati negattivi u pożittivi fit-test tal-aċidu nuklejku (jew standards tad-deheb dijanjostiċi oħra) . Disinn bħal dan kien maħsub biex jikkonsolida karatteristiċi radjomiċi aktar distintivi tal-pnewmonja ġdida tal-koronavirus. Barra minn hekk, il-metrika ta' evalwazzjoni magħżula għall-valutazzjoni tal-prestazzjoni tal-mudell jeħtieġ li tiġi kkunsidrata bir-reqqa. Pereżempju, meta jiġi evalwat mudell dijanjostiku "CT plus AI", il-proporzjon tal-eżattezza mhuwiex indikatur xieraq li jista 'jivvaluta bis-sħiħ il-mudell. L-iżbilanċ bejn kampjuni pożittivi u negattivi tad-dejta tat-test iwassal għal kwistjoni ta’ stima żejda tal-prestazzjoni (eż. sett tat-test li jikkonsisti f’96 każ pożittiv u 4 negattivi jista’ jħajjar mudell naive li jagħti preċiżjoni għolja sa 96 fil-mija, anki jekk il-mudell biss għid il-pożittiv). Is-softwer dijanjostiku tal-AI huwa applikat fi problema klinika speċifika għal kapaċità u effiċjenza aħjar. Qabel l-implimentazzjoni, l-għanijiet tal-istudju jeħtieġ li jiġu ċċarati u approvati għall-problemi kliniċi speċifiċi. Imbagħad għandu jitwettaq disinn ta' metodoloġija b'mod xjentifiku. Għandu jiġi fformulat ukoll pjan sħiħ ta' riċerka. Oġġetti ta' studju, regola ta' inklussiv-esklussiv, u metriċi ta' evalwazzjoni tal-endpoint għandhom jiġu kkunsidrati bis-sħiħ. Tmexxija b'disinn xjentifiku, ir-riskju ta 'preġudizzju jista' jiġi minimizzat, tista 'tinkiseb evidenza ta' riċerka ta 'kwalità għolja, u gwida affidabbli tista' tiġi pprovduta għall-applikazzjoni klinika.

Implimentazzjoni tar-riċerka

Il-proċess ta 'taħriġ tal-mudell DNN ta' intelliġenza artifiċjali huwa mmexxi purament mid-dejta. Jiddependi fuq numru kbir ta 'kampjuni ta' immaġni ttikkettjati b'mod preċiż matul il-fażi tat-taħriġ. Iktar ma jkun kbir l-ammont ta 'dejta, aħjar tkun il-prestazzjoni diskriminattiva tal-mudell. Is-sistema tad-dijanjosi tar-retinopatija dijabetika, bħala apparat mediku AI, żviluppat mill-ġgant teknoloġiku Amerikan Google għaddiet mit-tieni fażi tal-provi kliniċi. Il-proċess ta' taħriġ tas-sistema juża 130 miljun stampa ta' 10,000 każijiet, li huwa qrib il-livell ta' esperti mediċi [30]. B'kuntrast, għalkemm l-unitajiet mediċi nominati akkumulaw dejta ġdida tal-immaġni tal-koronavirus CT f'kooperazzjoni mal-manifatturi tat-teknoloġija għat-taħriġ u l-iżvilupp tas-softwer fl-epidemija, l-ammont totali huwa relattivament żgħir u d-distribuzzjoni hija relattivament imxerrda, flimkien mar-riżors skars tal-esperti dwar l-immaġni CT tikkettar fl-istadju inizjali, li jirriżulta f'sett ta' dejta żgħir biss disponibbli għat-taħriġ tal-mudell u diffiċli biex tiġi ggarantita l-kwalità tat-tikkettar. Dejta ta 'taħriġ insuffiċjenti tista' tikkawża li l-mudell DNN "tiftakar" informazzjoni f'immaġini CT li mhix rilevanti għad-dijanjosi attwali minħabba l-karatteristiċi strutturali tagħha b'qawwa espressiva qawwija, li tikkawża t-twaħħil żejjed u tnaqqas il-kapaċità li tiġġudika data futura. Biex jinkiseb effett ta 'taħriġ suffiċjenti taħt il-kondizzjoni ta' inqas volum ta 'dejta, ħafna drabi huwa meħtieġ li tiddisinja struttura ta' mudell intern aktar kumplessa u ħiliet ta 'taħriġ ta' mudell, li żżid ukoll id-diffikultà ta 'implimentazzjoni.

Konsiderazzjoni dwar l-eċċezzjonaliżmu ġdid tal-COVID-19

Ibbażat fuq esperjenza klinika, l-immaġni CT tas-sider ta 'pnewmonja ġdida tal-koronavirus għandha l-karatteristiċi ta' "immaġni simili iżda marda differenti". Huwa diffiċli li ssir distinzjoni mill-għajnejn tal-bniedem li żżid id-diffikultà fl-antidijastole. Id-diffikultà hija aktar prominenti jekk id-daqs tal-kampjun tat-taħriġ huwa żgħir. Barra minn hekk, bħala wieħed mill-kriterji tad-dijanjosi tal-COVID-19 il-ġdid, ir-riżultati tal-kit tal-aċidu nuklejku juru speċifiċità għolja iżda sensittività baxxa. Jekk tintuża għat-tikkettar ta' kampjuni ta' taħriġ bħala l-istandard tad-deheb, il-kampjuni pożittivi attwali għandhom it-tendenza li jkunu mmarkati bħala negattivi ħażin. It-taħriġ bid-dejta ttikkettjata b'mod żbaljat se jnaqqas direttament il-prestazzjoni tal-mudell.

Verifika tal-affidabbiltà tad-dijanjosi tal-AI

Mhuwiex affidabbli li jiġi evalwat l-effett tad-dijanjosi biss mit-test tad-dejta interna wara l-implimentazzjoni tal-mudell tad-dijanjosi AI. Il-konfużjoni taħt id-dejta kkawżata minn mudelli differenti ta 'tagħmir CT, reġjuni ġeografiċi, ambjent kliniku attwali, varjazzjoni tal-virus, u fatturi oħra, jistgħu jaffettwaw ir-riżultat dijanjostiku tal-mudell. Il-mudell bilkemm jista' jkollu l-kapaċità li jittratta dawn il-fatturi ta' konfużjoni b'testijiet tad-dejta interni limitati. Meta s-softwer dijanjostiku AI jitqiegħed f'użu kliniku mingħajr validazzjoni sħiħa, jista 'jiġi ripetut biss permezz ta' taħriġ u ottimizzazzjoni offline peress li ma jistax itejjeb il-livell ta 'dijanjosi u trattament billi jkompli jitgħallem każijiet ġodda bħat-tobba umani. Meta mqabbel mad-dijanjosi ħażina ta 'tabib uman, ir-riskji jatroġeniċi potenzjali kkawżati mil-limitazzjonijiet tas-softwer tal-kompjuter se jkunu aktar prominenti. Skont il-verżjoni l-ġdida tal-"Katalgu tal-Klassifikazzjoni tal-Apparat Mediku"(CFDA 2017 No.143), is-softwer dijanjostiku AI, bħala apparat mediku, għandu jipproċedi b'verifika sistematika u simulazzjoni estensiva, anke provi kliniċi prospettivi, biex jivverifikaw bis-sħiħ l-eżattezza. u l-affidabbiltà tad-dijanjosi klinika. Il-Grupp tal-Intelliġenza Artifiċjali tal-Istitut Nazzjonali tal-Kontroll tal-Ikel u d-Droga (NIFDC) stabbilixxa sistema ta 'sigurtà ta' apparat mediku AI u stipula l-metodu tat-test ibbażat fuq verifika standard ta 'sett tad-dejta [30]. Fil-preżent, m'hemm l-ebda database standard għall-entità tal-marda COVID-19 il-ġdida, għalhekk huwa diffiċli li tiġi vverifikata l-eżattezza għolja ta' ripetibbiltà tas-softwer AI eżistenti fil-biċċa l-kbira tad-dijanjosi tal-iskannjar mediku fid-dinja reali.

Ittejjeb il-kwalità u l-istandardizzazzjoni xjentifika tal-mudell dijanjostiku "CT plus AI".

L-applikazzjoni tal-Intelliġenza Artifiċjali fl-industrija medika għadha fi stadju bikri fiċ-Ċina, filwaqt li rċeviet attenzjoni qawwija u żvilupp rapidu f'dawn l-aħħar snin, li saħansitra ġiet inkluża fil-blueprint strateġiku nazzjonali [30]. Ħafna prodotti ta 'intelliġenza artifiċjali wrew prospetti promettenti fil-qasam mediku. Fl-istadju li jmiss, għall-kummerċjalizzazzjoni, l-enfasi tal-industrija tkun fuq ir-riċerka tad-disinn xjentifikament u tistandardizza l-proċess ta 'implimentazzjoni u verifika; tiżviluppa intelliġenza artifiċjali fl-industrija medika b'mod b'saħħtu, tistandardizza l-ġestjoni ta 'prodotti dijanjostiċi assistiti minn Al skont l-ispeċifikazzjoni tal-Apparat Mediku Ġdid. Għalkemm ħafna prodotti AI li ħarġu matul l-epidemija ġabu konvenjenza lit-tobba fid-dijanjosi u t-trattament tal-mard, ir-rigorożità xjentifika ġenerali u l-affidabbiltà tal-kwalità għadhom jeħtieġu aktar titjib u perfezzjoni.

Ittejjeb id-disinn tal-istudju tat-teknoloġija tal-AI fi problemi kliniċi

Bħalissa, il-biċċa l-kbira tar-riċerka dwar id-dijanjosi l-ġdida assistita minn COVID-19 CT tuża metodi retrospettivi ta' kontroll tal-każijiet. Wieħed mill-vantaġġi huwa li tinkiseb malajr informazzjoni varji minn suġġetti ta 'riċerka limitati, filwaqt li hemm ir-riskju ta' preġudizzju. Kampjuni fi studji ta' kontroll ta' każi għandhom jittieħdu minn każijiet dijanjostiċi totali jew magħżula b'mod każwali minnhom, madankollu, minħabba sorsi limitati, il-kampjuni ma jistgħux jirrappreżentaw il-pazjenti kollha. Kampjunar ta 'kontroll speċjali jista' jintuża biex inaqqas il-preġudizzju u jtejjeb il-livell ta 'evidenza skond is-sitwazzjoni attwali, pereżempju, l-għażla ta' każijiet mill-istess istituzzjoni medika, bl-użu ta 'żewġ gruppi ta' kontroll jew aktar, u varjabbli li jaqblu. Fil-valutazzjoni tal-prestazzjoni tal-mudell dijanjostiku, ir-rata pożittiva vera u l-grafika tar-rata pożittiva falza (kurva karatteristika operattiva tar-riċevitur (kurva ROC)) tista 'tintuża biex tqabbel l-interpretazzjoni tal-algoritmu AI mal-evalwazzjoni tat-tabib, jew iż-żona taħt il-kurva (AUC) kif ir-referenza tal-prestazzjoni tal-mudell. Anke hekk, għadu diffiċli li jiġu spjegati bis-sħiħ il-benefiċċji kliniċi billi bbażat ruħha biss fuq paragun jew indikaturi, fatturi oħra ta 'teħid ta' deċiżjonijiet kliniċi, fir-realtà, jeħtieġ li jitqiesu wkoll għal evalwazzjoni komprensiva.

It-titjib tal-eżattezza tat-tikketta, l-espansjoni tan-numru u d-dimensjoni tal-kampjuni tat-taħriġ matul il-proċess ta 'implimentazzjoni tal-mudell

Fl-istadju primarju, il-mudelli mħarrġa b'għadd żgħir ta 'kampjuni ta' immaġni CT diġà wrew xejra tajba. Maż-żmien, aktar każijiet itejbu appoġġ bażiku aħjar fit-taħriġ tal-mudell. Iktar ma titgħallem immaġini, iktar potenzjal li jirbaħ id-diffikultà ta' "l-istess immaġini, każijiet differenti" fid-dijanjosi tal-COVID-19. Bi tweġiba għal din is-sitwazzjoni, ibbażata fuq id-dejta tal-immaġni CT, il-mudell jista 'wkoll jespandi d-dominju tal-informazzjoni billi jgħaqqad is-sinjali kliniċi tal-pazjent, epidemjoloġija, eżami tal-laboratorju, u data oħra biex jevalwa b'mod komprensiv il-marda u jtejjeb l-eżattezza tad-dijanjosi. It-titjib tal-eżattezza tal-ittikkettjar tal-kampjuni jista 'jinkiseb bl-ottimizzazzjoni tal-istrateġija tal-istandard tad-deheb. Applika intervalli multipli ta 'test tal-aċidu nuklejku biex tikkumpensa għall-possibbiltà ta' riżultat falz-negattiv wieħed, jew iċċekkja r-riżultat b'referenza għal kits dijanjostiċi oħra, bħal skoperta ta 'antikorpi IgM/lgG.

Stabbilixxi database ġdida għall-ittestjar standard tal-pnewmonja tal-koronavirus CT

Wara l-implimentazzjoni u l-verifika interna tal-immudellar tal-AI, il-verifika tal-affidabbiltà esterna hija meħtieġa permezz ta 'sistema standard tat-test tad-database. Rigward is-sistema ta 'database standard stabbilita ta' mard tal-fundus u noduli pulmonari, l-entitajiet tal-mard ġejjin minn istituzzjonijiet mediċi differenti madwar il-pajjiż, inklużi żoni sottożviluppati. Id-dejta fiha varjetà ta 'speċifikazzjonijiet u hija kompatibbli ma' apparati minn mudelli u parametri differenti. It-tobba li qed jipparteċipaw fit-tikkettar tad-dejta tat-test għandhom esperjenza ta’ riċerka medika fl-AI u ġew imħarrġa sew. Tim ta 'riċerka speċjali se jkun iffurmat minn tobba bi preċiżjoni għolja, stabbiltà, flimkien ma' esperjenza klinika arrikkita. Is-sett tad-dejta tat-test standard iħassar it-traċċi tal-kumpanija u tal-magni u jikkontrolla b'mod strett il-preġudizzju tad-dejta biex jiżgura valutazzjoni tal-prestazzjoni ġusta u oġġettiva f'ambjent magħluq [30]. Fil-qosor, huwa diffiċli li tiġi stabbilita database standard ġdida tal-COVID-19 CT billi tiddependi fuq istituzzjonijiet individwali biss. In-nazzjon għandu jipprovdi appoġġ korrispondenti matul il-perjodu speċjali tal-epidemija. Pereżempju, stabbilixxi malajr grupp ġdid ta 'intelliġenza artifiċjali speċjali tal-COVID-19 biex jiggwida u jikkoordina l-kooperazzjoni u l-kondiviżjoni tar-riżorsi tal-partijiet kollha madwar il-pajjiż, u jifformula b'mod konġunt database tat-test tal-mard speċjali u standards oħra ta' verifika.

Standardizza l-ġestjoni tad-dejta tar-riċerka medika tal-intelliġenza artifiċjali

Fit-3 ta 'Lulju, 2019, iċ-Ċentru għall-Evalwazzjoni tal-Apparat Mediku ħareġ "Punti Ewlenin ta' Reviżjoni tas-Softwer tal-Apparat Mediku Assistita fit-Teħid ta' Deċiżjonijiet ta' Tagħlim Profond" (punti ewlenin). Jipprovdi l-gwida teknika ta 'prodotti mediċi AI reġistrati bħala apparat mediku tat-tielet tip u jelimina l-konġestjoni tal-politika qabel it-tnedija tal-prodott. Madankollu, m'hemm l-ebda restrizzjonijiet legali fuq l-etika u s-sigurtà tad-dejta. L-intelliġenza artifiċjali dwar ir-riċerka medika għandha tikkonforma mal-etika u tipproteġi s-sigurtà u l-privatezza tad-dejta individwali. Jekk il-liġijiet u r-regolamenti nazzjonali jew reġjonali dwar il-protezzjoni tal-privatezza tal-pazjent jistgħu jiġu fformulati, filwaqt li pjattaforma standardizzata għall-ġestjoni tad-dejta għar-riċerka tista 'tiġi stabbilita, proġett ta' riċerka allura jista 'jiġi rivedut b'mod effettiv biex jiskopru riskji potenzjali fil-proċess tad-disinn u l-implimentazzjoni fil-pront. Gwida tas-sigurtà tad-data se tiġi implimentata biex jiġi evitat ir-riskju li tfixkel u tinqered is-saħħa tal-bniedem.

Referenzi:

1 zc [Internet]. Kif tuża l-AI biex tiskopri u tiġġieled kontra koronavirus ġdid [iċċitata fl-20 ta’ Marzu 2020].

2. Huang Q[Internet]. It-tim tal-Akkademiku Li Lanjuan ħareġ: dawn iż-żewġ mediċini jistgħu effettivament jinibixxu l-koronavirus il-ġdid [iċċitata fl-20 ta’ Marzu 2020].

3. Wang XS, Peng YF, Lu L, et al. ChestX-Ray8: Database tar-raġġi-X tas-Sider fuq Skala ta' Sptar u Punti ta' Referenza dwar Klassifikazzjoni u Lokalizzazzjoni Ssorveljata dgħajfin ta' Mard Komuni tat-Toraċi. Konferenza tal-IEEE tal-2017 dwar il-Viżjoni tal-Kompjuter u r-Rikonoxximent tal-Mudelli (CVPR), Honolulu, HI, 2017, pp. 3462-3471.

4. Li Z, Wang C, Han M, et al. Identifikazzjoni u Lokalizzazzjoni tal-Mard Toraċiku b'Superviżjoni Limitata. arXiv e-prints, 2017. arXiv:1711.06373.

5. Singh R, Kalra MK, Nitiwarangkul C, et al. Tagħlim fil-fond fir-radjografija tas-sider: Sejbien ta 'sejbiet u preżenza ta' bidla. PLoS Wieħed. 2018;13(10):e0204155. Ippubblikat 2018 Ottubru 4.

6. Nam JG, Park S, Hwang EJ, et al. Żvilupp u Validazzjoni ta 'Algoritmu ta' Sejbien Awtomatiku bbażat fuq Tagħlim Profond għal Noduli Pulmonari Malinni fuq Radjografiji tas-Sider. Radjoloġija, 2019.

7. Lakhani P, Sundaram B. Tagħlim Profond fir-Radjografija tas-Sider: Klassifikazzjoni Awtomatizzata tat-Tuberkulożi Pulmonari billi tuża Netwerks Newrali Konvoluzzjonali. Radjoloġija. 2017;284(2):574–582.

8. Gale W, Oakden-Rayner L, Carneiro G, et al. Individwazzjoni ta 'ksur tal-ġenbejn bi prestazzjoni fil-livell tar-radjologu bl-użu ta' netwerks newrali profondi. arXiv e-prints, 2017. arXiv:1711.06504.

9. Rajpurkar P, Irvin J, Bagul A, et al. MURA: Sett ta 'Data Kbir għal Sejbien ta' Anormalità fir-Radjografiji Muskoloskeletali. arXiv e-prints, 2017. arXiv:1712.06957.

10. Ridley EL[Internet]. It-tagħlim profond juri wegħda għall-valutazzjoni tal-età tal-għadam [iċċitata 2017 Novembru 15].

11. Yee KM[Internet]. L-algoritmu AI jaqbel mar-radjoloġisti fl-eżamijiet tal-iskrinjar tas-sider [iċċitata 2017 Diċembru 13].

12. Lehman CD, Yala A, Schuster T, et al. Valutazzjoni tad-densità tas-sider mammografika bl-użu ta 'Tagħlim Profond: Implimentazzjoni Klinika. Radjoloġija, 2019. 290(1): p. 52-58.

13. Ridley EL. L-algoritmu ta 'tagħlim profond jista' jistratifika r-riskju tan-nodulu tal-pulmun [iċċitata 2017 Novembru 26].

14. Ali I, Hart GR, Gunabushanam G, et al. Sejbien tan-Noduli tal-pulmun permezz ta' Tagħlim ta' Tisħiħ fil-Fond. Front Oncol. 2018;8:108. Ippubblikat 2018 Apr 16. doi:10.3389/fonc.2018.00108.

15. Walsh SLF, Calandriello L, Silva M, et al. Tagħlim fil-fond għall-klassifikazzjoni tal-mard tal-pulmun fibrotiku fuq tomografija kompjuterizzata b'riżoluzzjoni għolja: studju ta' koorti ta 'każijiet. Lancet Respir Med. 2018;6(11):837–845.

16. Yasaka K, Akai H, Abe O, et al. Tagħlim Profond b'Netwerk Newrali Konvoluzzjonali għad-Differenzjazzjoni tal-Masses tal-Fwied f'CT Dynamic Kuntrast imsaħħaħ: Studju Preliminari. Radjoloġija. 2018;286(3):887–896.

17. Liu FZ, Xie LX, Xia YD, et al. Rappreżentazzjoni tal-Forma Konġunta u Klassifikazzjoni għall-Individwazzjoni tal-PDAC. arXiv e-prints, 2018. arXiv:1804.10684.

18. Bar A, Wolf L, Amitai OB, et al. Sejbien ta' ksur tal-kompressjoni fuq CT. arXiv e-prints, 2017. arXiv:1706.01671.

19. Lieman-Sifry J, Le M, Lau F, et al. FastVentricle: Segmentazzjoni Kardijaka b'ENet. arXiv e-prints, 2017. arXiv:1704.04296.

20. Madani A, Arnaout R, Mofrad M, et al. Klassifikazzjoni tal-vista veloċi u preċiża tal-ekokardjogrammi bl-użu ta 'tagħlim fil-fond. npj Digital Med 1, 6 (2018).

21. Zhang J, Gajjala S, Agrawal P, et al. Interpretazzjoni Ekokardjogramma Kompletament Awtomatizzata fil-Prattika Klinika. Ċirkolazzjoni, 2018. 138(16): p. 1623-1635.

22. Li XC, Zhang S, Zhang Q, et al. Dijanjosi tal-kanċer tat-tirojde bl-użu ta 'mudelli ta' netwerk newrali konvoluzzjonali profond applikati għal stampi sonografiċi: studju retrospettiv, multikoorti, dijanjostiku. Lancet Oncol. 2019;20(2):193–201. doi:10.1016/S1470-2045(18)30762-9.

23. Li HL, Weng J, Shi YJ, et al. Approċċ imtejjeb ta 'tagħlim fil-fond għall-iskoperta ta' kanċer papillari tat-tirojde f'immaġini bl-ultrasound. Sci Rep 2018;8(1):6600. Ippubblikat 2018 Apr 26.

24. Uffiċċju tal-Kummissjoni Nazzjonali tas-Saħħa [Internet]. Dijanjosi u trattament ta’ pnewmonja ġdida tal-koronavirus (il-ħames verżjoni ta’ prova) [iċċitata fl-04 ta’ Frar 2020].

25. Akkademja Alibaba DAMO [Internet]. X'taħseb dwar it-teknoloġija ġdida ta' dijanjosi AI tal-immaġini tal-pnewmonja tal-koronavirus żviluppata mill-Akkademja Ali Damo, b'rata medja ta' rikonoxximent ta' 96 fil-mija f'inqas minn 20 sekonda? [ 2020-02-19].

26. Immaġini magħquda. Nirbħu l-avvanz tal-"epidemija" - sistema ġdida ta' analiżi ta' assistenti intelliġenti tal-pnewmonja tal-koronavirus uAI mnedija uffiċjalment [iċċitata fl-10 ta' Frar 2020]

27. Gozes O, Frid-Adar M, Greenspan H, et al. Ċiklu ta' Żvilupp Rapidu tal-AI għall-Pandemija tal-Koronavirus (COVID-19): Riżultati Inizjali għal Sejbien Awtomatizzat u Monitoraġġ tal-Pazjent bl-użu tal-Analiżi tal-Immaġni CT ta' Tagħlim Profond. ArXiv abs/2003.05037 (2020): n. pag.

28. Huang L, Han R, Ai T, et al. Valutazzjoni Serial Kwantitattiva tas-CT tas-Sider tal-COVID-19: Approċċ ta' Tagħlim Profond. Radjoloġija: Immaġini Cardiotoracic 2020 2:2.

29. Li L, Qin LX, Xu ZG, et al. L-Intelliġenza Artifiċjali Tiddistingwi l-COVID-19 minn Pnewmonja Akkwista mill-Komunità fuq CT tas-Sider. Radjoloġija. 2020;200905.

30. Jin YH, Qiu M J. China Artificial Intelligence Medical White Paper. Xangaj: Istitut tal-Intelliġenza Artifiċjali tal-Università ta' Shanghai Jiao Tong, 2019. (Ċiniż)