fot: ARC
Możliwe staje się między innymi włamanie do systemu elektrowni i zakłócenie jej działalności
fot: ARC
Zespół naukowców z Politechniki Śląskiej stworzył internetowy system CIRCA do wspierania diagnostyki COVID-19 na podstawie zdjęć RTG płuc pacjentów. Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego przeznaczyło 600 tys. zł dofinansowania na realizację tego zadania.
Projekt został zrealizowany we współpracy z Polskim Lekarskim Towarzystwem Radiologicznym i kilkunastoma uczelniami i placówkami medycznymi z całej Polski. Baza, na podstawie której system informatyczny rozpoznaje COVID-19 została stworzona w oparciu o ponad 1200 zdjęć RTG płuc osób chorych.
System CIRCA jest dostępny bezpłatnie w Internecie https://covid.aei.polsl.pl/ z każdego miejsca na świecie można z niego korzystać nieodpłatnie. Narzędzie zostało opracowane pod kierunkiem prof. dr hab. Joanny Polańskiej, dziekana Wydziału Automatyki, Elektroniki i Informatyki Politechniki Śląskiej, przez zespół, w którego skład weszli: dr iFranciszek Binczyk, dr Paweł Foszner, Wojciech Prażuch oraz Aleksandra Suwalska.
– Ponieważ objawy chorobowe we wczesnym stadium zapalenia płuc i COVID-19 są w większości podobne, pojawiła się potrzeba stworzenia narzędzia dla lekarzy, niebędących radiologami, które mogłoby utwierdzić ich w przekonaniu, że ten obraz, który pozyskali w badaniu RTG, jest obrazem, wskazującym rozwinięcie choroby w stronę COVID-19 – wyjaśnia prof. dr hab. Joanna Polańska, koordynatorka projektu, dziekan Wydziału Automatyki, Elektroniki i Informatyki Politechniki Śląskiej.
CIRCA wykorzystuje techniki uczenia maszynowego, które pozwolą lekarzom dyżurującym na izbach przyjęć oraz oddziałach szpitalnych na wstępną ocenę charakteru zmian w rejonie płuc pacjentów z zaburzeniami czynności oddechowych.
System umożliwia identyfikację pacjentów wymagających różnego zaopatrzenia ze strony personelu medycznego. Ułatwi także diagnostykę w przypadku dużej liczby zakażeń, dając możliwość wydzielenia na podstawie ogólnie dostępnego badania RTG grupy osób o wysokim ryzyku zmian obrazowych typowych dla COVID-19.
– My korzystamy ze sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego. Pokazujemy przykłady i określamy: to są płuca zdrowe, to są płuca z zapaleniem płuc, to są płuca covidowe. Program analizuje obraz do najmniejszych jego cząsteczek. Przez bardzo szczegółową analizę wielu obrazów jest w stanie wyodrębnić charakterystyczne cechy, czyli tzw. sygnaturę radiomiczną każdej jednostki chorobowej, w tym również COVID – mówi prof. J. Polańska.
– Liczymy na to, że wesprzemy radiologów, którzy do tej pory swoje wytyczne, jak rozpoznawać COVID, stworzyli na bazie wizualnej obrazu. Analiza obrazów wiąże się też z kontekstem. Oko postrzega inaczej tę samą barwę i jej intensywność w zależności od otoczenia. Maszyna widzi cały czas tak samo i liczymy, że pokaże jeszcze dodatkowe cechy obrazu płuc przy infekcji COVID-19 – dodaje.
Aktualnie CIRCA służy rozróżnieniu trzech podstawowych stanów: obrazu bez zmian chorobowych (zdrowe płuca), ze zmianami charakterystycznymi dla zapalenia płuc w COVID-19 oraz ze zmianami charakterystycznymi dla innych stanów zapalnych płuc (bakteryjnych i wirusowych).
Stworzony w środowisku Python silnik obliczeniowy został sprzęgnięty z portalem internetowym, umożliwiając tym samym korzystanie z systemu w trybie online wielu użytkownikom równocześnie. Analiza zdjęć za pomocą bezpłatnego i ogólnodostępnego systemu nie wymaga rejestracji.
– Rejestracji wymaga tylko chęć podzielenia się zdjęciami. Musimy wiedzieć, kto załadował zdjęcia, i mieć pewność, że jest to jednostka szpitalna, ponieważ takie zdjęcie jest ładowane z informacją diagnostyczną. Oczywiście jest w pełni anonimizowane, natomiast zawiera informację, jakie było rozpoznanie dla tego pacjenta. To musi być potwierdzone przez lekarzy – wyjaśnia prof. J. Polańska.
W ramach projektu powstanie ogólnopolska baza danych obrazowych PolCOVID, która pozwoli na retrospektywną dogłębną analizę dziesiątek tysięcy zdjęć RTG. Umożliwi opracowanie szczegółowych wytycznych diagnostycznych dla klinicystów i identyfikację sygnatury radiomicznej COVID-19 na różnych etapach zaawansowania. W przyszłości, poprzez szczegółową analizę danych zebranych w trakcie epidemii, wspartą weryfikacją wydawanych na bieżąco opinii ekspertów radiologów, możliwe będzie określenie cech radiomicznych i zakresów ich zmienności charakterystycznych dla COVID-19.
W projekt, realizowany we współpracy z Polskim Lekarskim Towarzystwem Radiologicznym, którego prezesem jest prof. dr hab. n. med. Andrzej Cieszanowski, zaangażowało się kilkanaście jednostek w kraju.
