TachyHealth presenta una solución de radiología basada en IA para detectar la enfermedad de Covid-19

TachyHealth presenta una solución de radiología basada en IA para detectar la enfermedad de Covid-19

La startup de salud con sede en Dubai TachyHealth ha presentado una solución de radiología de inteligencia artificial, AiRay, para ayudar a detectar la nueva enfermedad por coronavirus. La empresa ha estado trabajando en la investigación y el desarrollo de este modelo de aprendizaje profundo durante dos meses utilizando 805 imágenes de TC de tórax Covid-19 confirmadas por laboratorio para obtener una precisión del 88% de la realidad real validada . El modelo de visión por computadora se basa en una red neuronal preformada muy profunda con varias capas ocultas optimizadas y en el conjunto de datos Imagenet que contiene millones de imágenes con varios cientos de categorías. El Dr. Osama AbouElkhir, CEO de TachyHealth, dijo que AiRay fue parte de los esfuerzos del equipo para utilizar el poder de la IA, la computación en la nube y el aprendizaje automático para mejorar el diagnóstico del paciente en una pandemia y fortalecer la capacidad del sistema de salud para responder a la creciente demanda de servicios de radiología. Además, afirmó que la IA desempeña un papel importante en la práctica actual y futura de la radiología al aprovechar las capacidades de la máquina y satisfacer las necesidades de los radiólogos, tecnólogos y profesionales de la salud en general. “La herramienta de diagnóstico gratuita será particularmente beneficiosa en áreas geográficas donde los radiólogos son escasos y abrumados por la interpretación de las tomografías computarizadas. Esta versión inicial de la nube fue diseñada no para almacenar información confidencial sino para garantizar la seguridad y confidencialidad de los pacientes. El modelo ha logrado un rendimiento satisfactorio para la situación actual de los emigrantes con una capacidad muy fuerte para mejoras futuras cuando hay más datos disponibles. "Seguimos un método riguroso para construir nuestro modelo de IA siguiendo los últimos estudios y directrices, incluidos los de la Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA), el Royal College of Radiologists (RCR), la Sociedad Europea of Radiology (ESR) y los UK Surgical Royal Colleges, entre otros. Cada vez hay más pruebas que respaldan el papel del escáner en la evaluación de pacientes con dificultad respiratoria severa y en ayudar a diagnosticar Covid-19 en personas bajo investigación ", dijo.

Abriendo las puertas a la colaboración

TachyHealth abre las puertas a la colaboración con investigadores, hospitales, universidades y centros de radiología para mejorar aún más el modelo en términos de radiología y aprendizaje automático. “Creemos que el modelo debe considerarse como un asistente (asistido por computadora) en lugar de un reemplazo o sustitución de la práctica radiológica profesional. Continuamos mejorando el rendimiento del modelo a medida que se recopilan más datos diariamente y para refinar la arquitectura del modelo ", dijo Ahmed Sahlol, jefe de investigación de IA en TachyHealth. Dijo que habían recopilado las imágenes de evidencia creíble, estudios y recursos para crear un conjunto heterogéneo de datos que abarca una amplia gama de imágenes de diferentes hospitales, secciones axiales, máquinas de TC, posiciones de pacientes. , demografía del paciente (edad, sexo) y condiciones clínicas. “Minimizamos el sesgo del algoritmo al entrenar el modelo en imágenes sin procesar (del mundo real) en lugar de realizar una limpieza intensiva y un preprocesamiento en el conjunto de datos. Por lo tanto, nuestro modelo ha logrado tanto la realidad como la eficiencia aceptable. Esto se logró porque queríamos que el modelo se usara en escenarios del mundo real en lugar de funcionar excepcionalmente bien en un entorno controlado por laboratorio y muy mal después ", dijo.