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Die mit NIH zusammengeschlossenen KI-Modelle von NVIDIA könnten dazu beitragen, COVID-19 im Herbst 2020 einzudämmen

Die mit NIH zusammengeschlossenen KI-Modelle von NVIDIA könnten dazu beitragen, COVID-19 im Herbst 2020 einzudämmen

Neue KI-Modelle von NVIDIA und den National Institutes of Health (NIH) könnten Forschern helfen, COVID-19 in brustintensiven CT-Scans zu analysieren, um neuartige Werkzeuge für den Kampf zur Messung und Erkennung von COVID-19-Infektionen in diesem Herbst zu entwickeln veröffentlicht inNaturkommunikation.

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Neue KI-Modelle von NVIDIA könnten helfen, COVID-19 einzudämmen

In der Arbeit zeigten NIH und NVIDIA, wie sie KI-Modelle entwickelten, um Wissenschaftlern zu helfen, den Fortschritt von COVID-19 über CT-Scans in der Brust zu lernen. Diese Studie ist für NVIDIA NGC öffentlich sichtbar und wird Forschern im globalen Kampf gegen die COVID-19-Krise helfen.

Das neue Klassifizierungsmodell des Duos zur Unterscheidung von Lungenentzündung von COVID-19 von anderen Ursachen von Lungenentzündung könnte in der Herbstkälte- und Grippesaison äußerst nützlich sein, um COVID-19 von anderen viralen, pilzlichen oder bakteriellen Arten von Lungenentzündung zu unterscheiden, die aus einer Gemeinschaft stammen.

Das neue Modell ist stark, weil es mit einem vielfältigen und multinationalen Datensatz von mehr als 1.200 Patienten trainiert wurde. COVID-19-CT-Scans wurden von vier Krankenhäusern in Italien, China und Japan aufgenommen, in denen ein breites Spektrum an klinischem Timing und Praxis für die CT-Verwendung bei Ausbruchsanwendungen verfügbar war.

Laut einem Blog-Beitrag auf der NVIDIA-Website zeigte dieses Modell Potenzial für eine erweiterte Generalisierbarkeit, nachdem es an einer unabhängigen und bisher nicht sichtbaren Bevölkerungsgruppe getestet wurde.

Zwei KI-Klassifizierungsmodelle zur Bekämpfung von COVID-19

Insgesamt wurden in der neuen Studie 2.724 Scans von 2.619 Patienten verwendet - bestehend aus 1.029 Scans von 922 Patienten mit RT-CPR-bestätigtem COVID-19 und Lungenläsionen im Zusammenhang mit COVID-19-verursachter Pneumonie. Von den Scans trugen 1.387 von 1.280 Patienten zur Weiterentwicklung des Algorithmus bei, wobei 1.337 Patienten zum Testen, Analysieren und Bewerten von Algorithmen verwendet wurden.

Zwei Modelle fielen in den Geltungsbereich dieser Arbeit und beide wurden in einer Reihe verwendet, um das endgültige Klassifizierungsmodell COVID-19 zu entwickeln. Die erste wurde segmentiert - verwendet, um Lungenregionen zu definieren, die später im Klassifizierungsmodell verwendet wurden.

Zunächst entwickelten sie zwei Klassifizierungsmodelle - um die gesamte Lungenregion mit fester Eingabegröße (volles 3D) zu nutzen, und ein weiteres mit der durchschnittlichen Punktzahl mehrerer Regionen in jeder Lunge mit fester Bildauflösung.

CT-Scans können dazu beitragen, die COVID-19-Pneumonie von anderen Krankheiten zu unterscheiden und sofort verfügbar zu sein

Entwickelt mit dem NVIDIA Clara-Anwendungsframework für die medizinische Bildgebung, das domänenspezifische Workflow-Tools für KI-Schulungen und -Bereitstellung enthält, mit denen NIH und NVIDIA die Modelle in weniger als drei Wochen erstellen konnten.

Die KI könnte aufgrund der Fähigkeit dieser Modelle, zwischen COVID-19-Pneumonie und Pneumonie im Zusammenhang mit anderen Ursachen zu unterscheiden, eine neue Rolle für die CT-verbesserte Diagnose übernehmen. Insbesondere könnte es sofort verfügbar sein.

Weitere Modelle könnten die Erkennung am Behandlungsort zur Isolierung asymptomatischer Patienten, die Zuweisung von Ressourcen, die Prognose oder die Überwachung der Entwicklung von Infektionen als Reaktion auf klinische Studien für medizinische Gegenmaßnahmen wie antivirale Medikamente, monoklonale Antikörper oder die Schwere von Infektionen umfassen die Krankheit inmitten von COVID-19-Impfstoffversuchen.

Wir haben erschaffeneine interaktive Seite um die großartigen Bemühungen der Ingenieure gegen COVID-19 auf der ganzen Welt zu demonstrieren. Wenn Sie an einer neuen Technologie arbeiten oder im Kampf gegen COVID-19 Geräte herstellen, senden Sie uns bitte Ihr Projektzu uns vorgestellt werden.


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