Các nhà nghiên cứu thuộc Đại học Northwestern (NU) đã phát triển một nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) mới, được gọi là DeepCOVID-XR, để phát hiện COVID-19 bằng cách phân tích hình ảnh tia X của phổi.

Thuật toán học máy đã vượt trội hơn hẳn một nhóm các bác sĩ chuyên khoa X quang lồng ngực bằng cách phát hiện COVID-19 trong tia X nhanh hơn khoảng 10 lần và chính xác hơn từ 1-6%.

Để phát triển, đào tạo và thử nghiệm thuật toán mới, các nhà nghiên cứu đã sử dụng 17.002 hình ảnh chụp X-quang ngực. Trong số những hình ảnh đó, có 5.445 bệnh nhân dương tính với COVID-19. Sau đó, các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm DeepCOVID-XR và so sánh với 5 bác sĩ chuyên khoa X quang được đào tạo và có kinh nghiệm để họ xem 300 hình ảnh thử nghiệm ngẫu nhiên từ Bệnh viện Lake Forest. Mỗi bác sĩ X quang mất khoảng hai tiếng rưỡi đến ba tiếng rưỡi để kiểm tra bộ ảnh này, trong khi hệ thống AI mất khoảng 18 phút.

Độ chính xác của các bác sĩ X quang nằm trong khoảng 76-81%. DeepCOVID-XR hoạt động tốt hơn một chút với độ chính xác 82%.

Aggelos Katsaggelos của NU, một chuyên gia về AI và là tác giả của nghiên cứu cho biết: “Các bác sĩ X quang cần được đào tạo lâu và tốn kém, hơn nữa không phải lúc nào cũng có đủ. Chụp X-quang không tốn kém và đã là một yếu tố phổ biến của chăm sóc định kỳ. Điều này có thể tiết kiệm tiền bạc và thời gian - đặc biệt là vì thời gian là rất quan trọng trong điều trị COVID-19".

Các nhà nghiên cứu của NU đã công bố công khai thuật toán này với hy vọng rằng những người khác có thể tiếp tục đào tạo nó với dữ liệu mới. DeepCOVID-XR vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu, nhưng có thể có khả năng được sử dụng trong môi trường lâm sàng trong tương lai.

Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Radiology.

P.A.T (NASATI), theo Xinhua, 24/11/2020