Sztuczna inteligencja może pomóc lekarzom w walce z COVID-19

Wiedza medyków powinna zostać uzupełniona o zalety sztucznej inteligencji, co pomoże w walce z koronawirusem – twierdzą eksperci Parlamentu Europejskiego. Zastosowanie SI w radiologii ma przyspieszyć analizę wyników, a co za tym idzie zwiększyć efektywność wykrywania COVID-19.

Zastosowanie sztucznej inteligencji miałoby pomóc przede wszystkim po uzyskaniu ujemnego, niepewnego wyniku na COVID-19 u danego pacjenta – informuje Cyberdefence24. Eksperci zwracają bowiem uwagę, że w przypadku konieczności wykonania dodatkowych badań związanych z obrazowaniem komputerowym, systemy wspomagane przez SI przetworzą obraz znacznie szybciej, niż ma to miejsce na przykład w przypadku "typowej" analizy wyniku tomografii komputerowej.

Różnica nie jest mała, bo mowa o uzyskaniu interpretacji w około 10 sekund w porównaniu do kilkunastu minut. Analizę wyników można dodatkowo zautomatyzować, a tym samym szybciej znajdować pacjentów z problemami, które są typowe dla zakażenia koronawirusem. Zmiany są bowiem widoczne na zdjęciach RTG i obrazie TK.

Poza automatyzacją, zastosowanie sztucznej inteligencji może mieć również pozytywny wpływ na zdrowie pacjentów. Okazuje się bowiem, że dzięki komputerowej analizie da się skrócić czas ekspozycji badanego na szkodliwe promieniowanie podczas wykonywania badań.

Zobacz też:

Niestety są też minusy. W kontekście zastosowania SI w leczeniu pacjentów pojawiają się obawy, że interpretacje wyników mogą być błędne, jeśli wcześniej system nie zostanie odpowiednio dostosowany do wszystkich możliwych scenariuszy. Skuteczność SI jest bowiem ściśle powiązana z możliwie dużą bazą danych początkowych, na podstawie których oprogramowanie może wypracować własne wzorce i później posługiwać się nimi podczas interpretowania kolejnych zdjęć medycznych.

Warto wiedzieć, że SI już teraz jest wykorzystywana w wielu szpitalach na świecie. W Unii Europejskiej finansuje się tymczasem projekt zwiększenia wykorzystania sztucznej inteligencji i tomografii komputerowej na etapie diagnostyki COVID-19.