Опубликовано : Окт 14, 2020

Искусственный интеллект и глубокое обучение могут анализировать « необдуманные селфи » для лучшего выявления болезни Лайма

Искусственный интеллект и глубокое обучение могут анализировать
Примеры правильного и неправильного визуального определения мигрирующей эритемы (ЭМ) сыпи, обычно наблюдаемой у пациентов с болезнью Лайма. Изображения в правом верхнем квадранте на самом деле являются EM (истинно положительными). Верхние правые фотографии — ложные негативы, нижние левые — ложные срабатывания, а нижние правые фотографии были правильно исключены как EM (истинные негативы). Новая техника искусственного интеллекта/глубокого обучения от Johns Hopkins Medicine и Лаборатории прикладных исследований Джонса Хопкинса значительно увеличивает шансы правильно идентифицировать EM на фотографиях. Предоставлено: Johns Hopkins Medicine.

Исследователи Johns Hopkins Medicine и Johns Hopkins Applied Research Laboratory (APL) показали, что изображения высыпаний, сделанные пациентами на сотовых телефонах, можно оценивать с помощью технологий искусственного интеллекта (AI) и глубокого обучения (DL) для более точного обнаружения и идентификации мигрирующая эритема (ЭМ) покраснение кожи, связанное с острой болезнью Лайма. Это может обеспечить более надежный скрининг, более точную диагностику и более раннее лечение, помогая избежать серьезных потенциальных неврологических, ревматологических и сердечных осложнений прогрессирующей болезни Лайма.

Отчет о результатах был опубликован в выпуске журнала Компьютеры в биологии и медицине за октябрь 2020 г.

Ученые APL разработали и протестировали несколько компьютерных моделей с глубоким обучением, чтобы точно отличить ЭМ от других дерматологических состояний и нормальной кожи. Модели DL были «обучены» распознавать появление ЭМ с использованием изображений высыпаний без ЭМ и нормальной кожи, доступных в открытом доступе, и клинических фотографий пациентов с ЭМ, предоставленных Исследовательским центром болезни Лайма при Университете Джона Хопкинса и Центром исследования болезни Лайма. Биобанк, входящий в состав отделения ревматологии Медицинской школы Университета Джонса Хопкинса.

Ежегодно в Соединенных Штатах регистрируется более 300 000 новых случаев болезни Лайма, и лечение наиболее эффективно, если заболевание выявлено на ранней стадии. Ошибочный диагноз, особенно на начальных стадиях заболевания, часто возникает из-за нескольких проблем. Анализы крови, выявляющие наличие антител к Borrelia burgdorferi, вызывающей болезнь Лайма, часто ненадежны. Тесты для непосредственного определения патогена в лабораторных культурах с помощью генетического анализа крови или биопсии кожи могут быть проблематичными и недоступны для врачей. Использование ЭМ сыпи в качестве метода скрининга также затруднительно, потому что невооруженным глазом сыпь можно легко спутать с воспалениями кожи, вызванными другими заболеваниями.

Чтобы решить проблему распознавания электромагнитных волн, исследователи Johns Hopkins Medicine применили подход AI и DL к анализу изображений высыпаний на сотовых телефонах пациентов с подозрением на болезнь Лайма.

При оценке изображений, являющихся достоянием общественности, компьютерная система анализа изображений имела точность в диапазоне от 72% при выборе между ЭМ и другими высыпаниями до 94% при выборе ЭМ на нормальной коже. Для клинических изображений пациентов, у которых уже диагностирована болезнь Лайма, система может точно определить ЭМ сыпь в 86% случаев.

«Возможность анализировать изображения высыпаний с помощью искусственного интеллекта и глубокого обучения позволяет нам более точно диагностировать у пациента болезнь Лайма, определять стадию заболевания и составлять более подходящий план лечения», — говорит Джон Окотт, доктор медицинских наук. , директор Центра клинических исследований болезни Лайма Джонса Хопкинса. «Поэтому в ближайшем будущем, если вы заметите круглую красную кожную сыпь, вы можете как можно скорее сфотографировать ее и поделиться с врачом. Таким образом, даже если сыпь исчезнет и у вас все еще будут симптомы болезни Лайма, ваш врач может поставить правильный диагноз с помощью нашей методики анализа «

Теперь, когда исследователи продемонстрировали потенциал своего цифрового анализа ЭМ сыпи в качестве инструмента предварительной диагностики болезни Лайма, они планируют продолжить тестирование и усовершенствовать технологию в следующих исследованиях./p>

Spread the love

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *