Sztuczna inteligencja pomoże w rozpoznaniu COVID-19
Hiszpańscy naukowcy opracowali system szybkiej identyfikacji COVID-19 w organizmie pacjenta na podstawie zdjęć rentgenowskich. Bazuje on na wykorzystaniu sztucznej inteligencji.
Według komunikatu władz szpitala uniwersyteckiego w Grenadzie San Cecilio system do szybkiego potwierdzania zakażenia koronawirusem powstał we współpracy z naukowcami z miejscowego uniwersytetu, a także pracownikami trzynastu ośrodków badawczych z innych prowincji Hiszpanii.
Wnioski dotyczące bazującego na sztucznej inteligencji systemu stwierdzania infekcji koronawirusem opublikowane zostały już w naukowym piśmie "Journal of Biomedical and Health". Wynika z nich, że po kilkunastu minutach od wykonania zdjęcia rentgenowskiego płuc można stwierdzić czy doszło do zakażenia wirusem SARS-CoV-2.
Skuteczność do 80 proc.
Biorący udział w pracach nad nowym systemem identyfikacji infekcji Francisco Herrera z wydziału sztucznej inteligencji na uniwersytecie w Grenadzie wskazał, że wysoką skuteczność opracowanej w Hiszpanii innowacji potwierdzono już na kilkuset pacjentach.
- Skuteczność opracowanego przez nas systemu identyfikacji COVID-19 wynosi od 75 do 80 proc. - poinformował Francisco Herrera. Hiszpański badacz wyjaśnił, że dzięki programowi bazującemu na sztucznej inteligencji zdjęcie rentgenowskie płuc poddawane jest szybkiej analizie, podczas której porównywane są inne rentgenogramy wykonane u chorych na COVID-19 pacjentów.
ZOBACZ: W Polsce powstaną duże centra szczepień przeciw COVID-19 - Dworczyk w Polsat News
Dodał, że opracowany system identyfikacji zakażenia nie narazi szpitale na duże wydatki, gdyż placówki służby zdrowia będą mogły go pobrać w formie aplikacji, a następnie skoordynować z posiadanymi już przez nie urządzeniami.
Herrera dodał, że projekt, finansowany przez fundację banku BBVA kwotą 150 tys. euro, będzie udoskonalany od stycznia. Hiszpańscy naukowcy chcą, aby sztuczna inteligencja pomogła im przeprowadzać szybką ocenę stanu zaawansowania COVID-19 i umożliwiać prognozę czasu hospitalizacji zakażonego.
Czytaj więcej