La startup de soins de santé basée à Dubaï, TachyHealth, a dévoilé une solution de radiologie de l'intelligence artificielle – AiRay – pour aider à la détection de la nouvelle maladie des coronavirus.
La start-up travaille sur la recherche et le développement de ce modèle d'apprentissage en profondeur depuis deux mois à l'aide de 805 images de tomodensitométrie thoracique Covid-19 confirmées en laboratoire pour obtenir une précision de 88% de la réalité réelle validée.
Le modèle de vision par ordinateur est basé sur un réseau neuronal très profond pré-formé avec plusieurs couches cachées optimisées et basé sur le jeu de données Imagenet qui contient des millions d'images avec plusieurs centaines de catégories.
Le Dr Osama AbouElkhir, PDG de TachyHealth, a déclaré que AiRay faisait partie des efforts de l'équipe pour utiliser la puissance de l'IA, du cloud computing et de l'apprentissage automatique pour améliorer le diagnostic des patients en période de pandémie et renforcer la capacité du système de santé à répondre aux demande croissante de services de radiologie.
En outre, il a déclaré que l'IA joue un rôle important dans la pratique actuelle et future de la radiologie en tirant parti des capacités de la machine et pour répondre aux besoins des radiologues, des technologues et des professionnels de la santé en général.
«L'outil de diagnostic gratuit sera particulièrement bénéfique dans les zones géographiques où les radiologues sont en pénurie et dépassés par l'interprétation des tomodensitogrammes. Cette version initiale du cloud a été conçue non pas pour stocker des informations confidentielles mais pour assurer la sécurité et la confidentialité des patients. Le modèle a atteint une performance satisfaisante pour la situation actuelle des émigrants avec une très forte capacité d'amélioration future lorsque davantage de données sont disponibles.
«Nous avons suivi une méthode rigoureuse pour construire notre modèle d'IA en suivant les dernières études et directives, y compris celles de la Radiological Society of North America (RSNA), du Royal College of Radiologists (RCR), de l'European Society of Radiology (ESR) et du UK Surgical Royal Colleges, entre autres. Il existe un nombre croissant de preuves soutenant le rôle du scanner dans l'évaluation des patients souffrant de détresse respiratoire sévère et pour aider au diagnostic de Covid-19 chez les personnes sous enquête », a-t-il déclaré.
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Ouvrir les portes de la collaboration
TachyHealth ouvre les portes d'une collaboration avec des chercheurs, des hôpitaux, des universités et des centres de radiologie pour améliorer encore le modèle du point de vue radiologique et de l'apprentissage automatique.
«Nous pensons que le modèle devrait être considéré comme un assistant (assisté par ordinateur) plutôt que comme un remplacement ou une substitution à la pratique radiologique professionnelle. Nous continuons à améliorer les performances du modèle à mesure que davantage de données sont collectées quotidiennement et à affiner l'architecture du modèle », a déclaré Ahmed Sahlol, responsable de la recherche en IA chez TachyHealth.
Il a déclaré qu'ils avaient collecté les images à partir de preuves crédibles, d'études et de ressources pour créer un ensemble de données hétérogènes qui englobe un large éventail d'images de différents hôpitaux, coupes axiales, machine CT, positions des patients, données démographiques des patients (âge, sexe) et cliniques conditions.
«Nous avons minimisé le biais de l'algorithme en entraînant le modèle sur des images brutes (du monde réel) au lieu d'effectuer un nettoyage et un prétraitement intensifs sur l'ensemble de données. Ainsi, notre modèle a atteint à la fois la réalité et une efficacité acceptable. Cela a été réalisé parce que nous voulions que le modèle soit utilisé dans des scénarios du monde réel au lieu de fonctionner exceptionnellement bien dans un environnement contrôlé par un laboratoire et très mauvais par la suite », a-t-il déclaré.
