COVID-19 pandemiyasi 2020-yil boshida dunyoni qamrab oldi va oʻshandan beri bir qancha mamlakatlarda, jumladan Xitoy, AQSh, Ispaniya va Buyuk Britaniyada oʻlimning asosiy sababiga aylandi. Tadqiqotchilar COVID-19 infektsiyasini tashxislashning amaliy usullarini ishlab chiqish ustida ko'p ishlamoqda va ularning ko'pchiligi bu maqsadda sun'iy intellektdan (AI) qanday foydalanish mumkinligiga e'tibor qaratgan.
Bir qator tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, sun'iy intellektga asoslangan tizimlar ko'krak qafasi rentgenogrammalarida COVID-19 ni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin, chunki kasallik o'pkada yiringli va suvli hududlarni hosil qiladi, ular rentgen tekshiruvida oq dog'lar sifatida namoyon bo'ladi. . Ushbu tamoyilga asoslangan turli diagnostik AI modellari taklif qilingan bo'lsa-da, ularning aniqligi, tezligi va qo'llanilishini yaxshilash eng muhim vazifa bo'lib qolmoqda.
Endi Koreyaning Incheon Milliy universiteti professori Gwanggil Jeon boshchiligidagi olimlar guruhi sunʼiy intellektga asoslangan ikkita kuchli texnikani birlashtirib, vaziyatni yaxshilaydigan avtomatik COVID-19 diagnostikasi tizimini ishlab chiqdi. Ularning tizimi COVID-19 bilan kasallangan bemorlarning ko‘krak qafasi rentgenogramma tasvirlarini COVID-19 bo‘lmaganlardan aniq farqlashga o‘rgatish mumkin. Ularning maqolasi 27-yil 2021-oktabrda onlayn tarzda taqdim etilgan va 21-yil 2021-noyabrda IEEE Internet of Things Journal jurnalining 8-jild, 21-sonida nashr etilgan.
Tadqiqotchilar foydalangan ikkita algoritm Faster R-CNN va ResNet-101 edi. Birinchisi, mashinani oʻrganishga asoslangan model boʻlib, u mintaqaviy taklif tarmogʻidan foydalanadi, uni kirish tasviridagi tegishli hududlarni aniqlashga oʻrgatish mumkin. Ikkinchisi 101 qatlamdan iborat chuqur o'rganuvchi neyron tarmoq bo'lib, u magistral sifatida ishlatilgan. ResNet-101, yetarlicha kirish ma'lumotlariga ega bo'lganida, tasvirni aniqlash uchun kuchli modeldir. “Bizning bilishimizcha, bizning yondashuvimiz COVID-101ni aniqlash uchun ResNet-19 va Faster R-CNN’ni birlashtirgan birinchi yondashuvdir,” deydi professor Jeon, “Bizning modelimizni 8800 rentgen tasviri bilan o‘qitganimizdan so‘ng biz ajoyib aniqlik 98%.
Tadqiqot guruhining fikricha, ularning strategiyasi kasalxonalar va sog'liqni saqlash markazlarida COVID-19 ni erta aniqlash uchun foydali bo'lishi mumkin. AI texnologiyasiga asoslangan avtomatik diagnostika usullaridan foydalanish pandemiya boshlanganidan beri katta ish yukiga duch kelgan radiologlar va boshqa tibbiy mutaxassislarning biroz ishini va bosimini kamaytirishi mumkin. Bundan tashqari, ko'proq zamonaviy tibbiy asboblar Internetga ulanganligi sababli, taklif qilingan modelga katta hajmdagi o'quv ma'lumotlarini etkazib berish mumkin bo'ladi; Bu nafaqat COVID-19 uchun emas, balki yanada yuqori aniqliklarga olib keladi, professor Jeon ta'kidlaganidek: "Bizning tadqiqotimizda qo'llanilgan chuqur o'rganish yondashuvi boshqa turdagi tibbiy tasvirlar uchun ham qo'llaniladi va turli kasalliklarga tashxis qo'yish uchun ishlatilishi mumkin".
USHBU MAQOLADAN NIMA OLISH KERAK:
- Several studies have reported that AI-based systems can be used to detect COVID-19 in chest X-ray images because the disease tends to produce areas with pus and water in the lungs, which show up as white spots in the X-ray scans.
- The first one is a machine learning-based model that uses a region-proposal network, which can be trained to identify the relevant regions in an input image.
- Moreover, as more modern medical devices become connected to the Internet, it will be possible to feed vast amounts of training data to the proposed model.
