Neue KI-Modelle von NVIDIA und den National Institutes of Health NIH könnten Forschern bei der Analyse helfen COVID-19 in brustintensiven CT-Scans zur Entwicklung neuartiger Instrumente im Kampf zur Messung und Erkennung von COVID-19-Infektionen in diesem Herbst gemäß a neues Papier veröffentlicht in Naturkommunikation .
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Neue AI-Modelle von NVIDIA könnten helfen, COVID-19 einzudämmen.
In dem Artikel zeigten NIH und NVIDIA, wie sie KI-Modelle entwickelten, mit denen Wissenschaftler mithilfe von CT-Scans in der Brust lernen können, wie sich COVID-19 entwickelt. öffentlich sichtbar Auf NVIDIA NGC wird diese Forschung Forschern im globalen Kampf gegen die COVID-19-Krise helfen.
Das neue Klassifizierungsmodell des Duos zur Unterscheidung von Lungenentzündung von COVID-19 von anderen Ursachen von Lungenentzündung könnte in der Herbstkälte- und Grippesaison äußerst nützlich sein, um COVID-19 von anderen viralen, pilzlichen oder bakteriellen Arten von Lungenentzündung zu unterscheiden, die von aGemeinschaft.
Das neue Modell ist stark, da es mit einem vielfältigen und multinationalen Datensatz von mehr als 1.200 Patienten trainiert wurde. COVID-19-CT-Scans wurden von vier Krankenhäusern in Italien aufgenommen. China und Japan, wo ein breites Spektrum an klinischem Timing und Praxis für die CT-Verwendung in Ausbruchsanwendungen verfügbar war.
Dieses Modell zeigte Potenzial für eine erweiterte Generalisierbarkeit, nachdem es laut einem Blog-Beitrag auf NVIDIAs an einer unabhängigen und bisher nicht sichtbaren Bevölkerungsgruppe getestet wurde. Website .
Zwei KI-Klassifizierungsmodelle zur Bekämpfung von COVID-19
Insgesamt wurden in der neuen Studie 2.724 Scans von 2.619 Patienten verwendet - bestehend aus 1.029 Scans von 922 Patienten mit RT-CPR-bestätigtem COVID-19 und Lungenläsionen im Zusammenhang mit COVID-19-verursachter Pneumonie. Von den Scans 1.387von 1.280 Patienten halfen bei der Weiterentwicklung des Algorithmus, wobei 1.337 Patienten zum Testen, Analysieren und Bewerten von Algorithmen verwendet wurden.
Zwei Modelle fielen in den Geltungsbereich dieser Arbeit und beide wurden in einer Reihe zur Entwicklung des endgültigen COVID-19-Klassifizierungsmodells verwendet. Das erste wurde segmentiert - zur Definition von Lungenregionen, die später im Klassifizierungsmodell verwendet wurden.
Zuerst entwickelten sie zwei Klassifizierungsmodelle - um die gesamte Lungenregion mit fester Eingabegröße volles 3D zu nutzen, und ein anderes, um die durchschnittliche Punktzahl mehrerer Regionen in jeder Lunge mit einer festen zu verwenden. Bildauflösung .
CT-Scans können helfen, die COVID-19-Pneumonie von anderen Krankheiten zu unterscheiden, sofortige Verfügbarkeit
Entwickelt mit dem NVIDIA Clara-Anwendungsframework für die medizinische Bildgebung, das domänenspezifische Workflow-Tools für KI-Schulungen und -Bereitstellung enthält, mit denen NIH und NVIDIA die Modelle in weniger als drei Wochen erstellen konnten.
Die KI könnte aufgrund der Fähigkeit dieser Modelle, zwischen COVID-19-Pneumonie und Pneumonie mit anderen Ursachen zu unterscheiden, eine neue Rolle für die CT-verbesserte Diagnose übernehmen. Insbesondere könnte sie sofort verfügbar sein.
Weitere Modelle können eine Point-of-Care-Erkennung zur Isolierung von enthalten. asymptomatische Patienten Ressourcenzuweisung, Prognose oder Überwachung der Entwicklung von Infektionen als Reaktion auf klinische Studien für medizinische Gegenmaßnahmen - wie antivirale Medikamente, monoklonale Antikörper oder die Schwere der Erkrankung in COVID-19-Impfstoffstudien.
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