AI现在看到并听到肺部的Covid

玛丽 - 安妮哈特利博士，EPFL智能全球健康组（IHRE）的医生和研究员，2020年一直不懈。“她解释说：”这不是学习传染病的放松时间。“

自Covid-19大流行开始以来，哈特利的研究团队博士在两个主要项目中与附近的瑞士大学医院不停地工作。他们开发了人工智能（AI），他们开发了新算法除了来自超声图像和听诊（胸部/肺）声音的数据，可以准确地诊断患者的新型冠状病毒，并预测它们可能变得有多病。

iGH是基于Martin Jaggi教授的机器学习和优化实验室，该实验室是世界领先的人工智能专家中心，也是EPFL计算机和通信科学学院的一部分。“我们已经将新的深度学习算法命名为deepchest -使用肺部超声图像和deepbreathe -使用数字听诊器呼吸声。这个人工智能正在帮助我们更好地理解复杂的模式在这些基本的临床考试中。到目前为止，结果非常有前景，“杰吉教授说。

两所大学医院也参与其中

Chuv，洛桑大学医院，领先临床部分的深度最深入的项目，收集了数千名肺部超声图像来自与COVID-19症状相符的急诊患者作为主要研究人员，Noémie Boillat-Blanco博士解释说，该项目始于2019年，最初试图识别能够更好地识别病毒性肺炎和细菌性肺炎的标志物。然而，该项目在2020年聚焦了更具体的新冠肺炎疫情。“很多同意参加我们研究的病人都很害怕，病得很重，”她说，“但他们想为更广泛的医学研究做出贡献，就像我们一样。”ob欧宝直播nba我认为，人们有一种集体动机，想从这场危机中学习一些东西，并迅速将新的科学知识融入日常医疗实践。”

在拥抱，日内瓦大学医院，Alain Gervaix教授，M.D.，女子，儿童和青少年主席，自2017年以来一直在收集呼吸声，以建立一个智能的数字听诊器，“气喘吁病”。新的冠状病毒新颖的冠状病毒最初设计为更好的诊断肺炎。录音现在已被用来发展深沟算法在EPFL。预计将在今年年底发布，它应该能够从呼吸声诊断Covid-19。令人惊讶的是，第一个结果表明，深沟甚至能够通过在患者意识到它们之前识别肺组织的变化来检测无症状的Covid。

“带有深呼吸算法的肺镜可以与根据播放的短样本识别音乐的应用程序相比较。这个想法来自我的女儿，我向她解释，听诊可以让我听到声音，帮助我识别哮喘、支气管炎或肺炎，”热瓦克斯教授说。

来自世界各地的编程技能

算法已预先发布欧洲的网站但仍有很多工作要做。3月，哈特利博士呼吁EPFL社区在长达一年的名为“CODED-19”的黑客马拉松中提供帮助。“我们正在继续改进和验证算法，并使复杂的黑匣子逻辑更容易被临床医生理解。我们希望制造出强大的、值得信赖的工具，超越这场大流行。”目前正在开发一种应用程序，使这些复杂的深度学习算法能够在手机上运行，即使是在最偏远的地区。她补充说:“如果没有来自世界各地的优秀学生和研究人员在动荡时期奉献出他们的时间和专业知识，这些工作都不可能实现。”

Hartley，Boillat-Blanco和Gervaix正在前进以收集更多数据。Covid或不是每年杀死超过一百万个孩子的肺炎，仍然是诉讼之死原因之一。它也是抗生素抗性的主要驱动因素之一，影响了大多数低收入国家和社区。Hartley说：“我们希望收集来自代表性的社区的数据，使我们的工具即使在差的环境中也可以准确。我们的算法例如专门设计用于容忍图像或声音收集中的误差，并且更有可能在这些类型的设置。“他们已经在努力扩展这些模型以区分病毒和细菌肺炎，并希望大幅减少抗生素用途。

出于分散患者管理的潜力、健康结果的显著改善、成本的降低和对抗生素管理的贡献，Hartley已经自筹资金，在2021年初将少量数据收集探测器带到南非的结核病地区，目前正在努力筹集资金，以便更广泛地实施该项目。

“Covid已经使人们致富了人们对公共卫生的脆弱性，以及其巨大的复杂性。需要建立大规模的AI研究努力了解和对快速新兴数据的反应从未如此明显。让我们希望势头继续超越大流行之外哈特利总结道，可以用来促进公平获取医疗保健。

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