W ramach współpracy lekarzy z SPWSZ w Szczecinie oraz firmy Pixel Technology, która dostarczyła zaawansowane narzędzie sztucznej sieci neuronowej, opublikowano pracę naukową. Badacze wykorzystali technologię głębokiego uczenia konwolucyjnych sieci neuronowych do wykrywania i oceny zmian w płucach pacjentów z COVID-19 (na podstawie obrazów medycznych), takich jak konsolidacje i zmiany typu “matowa szyba”. W pracy dowiedziono między innymi, że pacjenci, u których zmiany patologiczne występujące w przebiegu COVID-19 zajmują ponad 50% objętości płuc, mają niemal 6-krotnie wyższe ryzyko zgonu w trakcie hospitalizacji niż pacjenci o niższym stopniu zajętości płuc. Prace badawcze inicjowane przez profesora Miłosza Parczewskiego, we współpracy z Pixel Technology, umożliwiły analizę statystyczną odpowiednich danych z bazy szpitala. Wyniki tych badań potwierdziły podejrzenia lekarzy, że procent zajętości płuc, wraz z innymi wskaźnikami klinicznymi, może być używany jako predyktor szans przeżycia pacjenta. Ta znacząca publikacja przyczynia się do lepszego zrozumienia i podejścia do leczenia pacjentów z COVID-19.
Kontynuowanie badań we wspomnianym wcześniej obszarze było możliwe dzięki m.in realizacji projektu finansowanego przez NCBR ,,Opracowanie nowoczesnych technologii laboratoryjnych, informatycznych i bioinformatycznych dedykowanych diagnostyce i prewencji zakażeń SARS CoV-2”. Kierownikiem projektu był prof. dr hab. Miłosz Parczewski.
Profesor Parczewski został niedawno wybrany Prezydentem elektem Europejskiego Towarzystwa Klinicznego AIDS. Formalnie nową funkcję obejmie z początkiem roku 2025.
Tytuł publikacji: Prognoza zajęcia tkanki płucnej oparta na sztucznej sieci neuronowej jako niezależny czynnik ryzyka śmierci w czasie hospitalizacji i ryzyka wentylacji mechanicznej w COVID-19
Nazwa czasopisma naukowego: Journal of Medical Virology
Impact Factor:: 20.693
Strona z artykułem: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jmv.28787
Pierwszy autor: prof. dr hab. Miłosz Parczewski
Pozostali autorzy: Jakub Kufel, Bogusz Aksak-Wąs, Joanna Piwnik, Daniel Chober, Tomasz Puzio, Laura Lesiewska, Sebastian Białkowski, Milena Rafalska-Kosior, Jacek Wydra, Krystian Awgul, Milena Grobelna, Adam Majchrzak, Kosma Dunikowski, Krzysztof Jurczyk, Marek Podyma, Karol Serwin, Jakub Musiałek
O Profesorze Parczewskim:
https://pl.wikipedia.org/wiki/Mi%C5%82osz_Parczewski
O projekcie NCBR „Opracowanie nowoczesnych technologii laboratoryjnych, informatycznych i bioinformatycznych dedykowanych diagnostyce i prewencji zakażeń SARS CoV-2”
Zadanie nr 5: ,,Opracowanie systemu rozpoznawania przyczyn zapalenia płuc z zastosowaniem technologii sztucznej inteligencji. System zintegruje dane tomografii komputerowej, pozyskane dane molekularne PCR, serologiczne oraz sekwencję genetyczną wirusa dla optymalizacji procesów rozpoznawania.”
W ramach projektu stworzono algorytm sztucznej inteligencji pozwalający na segmentowanie zmian w płucach, specyficznych dla zakażenia SARS CoV-2 oraz określenia obecności zmian charakterystycznych dla COVID-19 i procentu zajęcia tkanki płucnej. Opracowana została platforma on-line, umożliwiająca wykorzystanie danych z wyników badań do wspomagania skutecznego leczenia pacjentów. Platforma prezentuje w formie graficznej wyniki analiz segmentacji płuc w badaniach tomograficznych klatki piersiowej, w tym procent zajętości płatów płuc.
Efektem praktycznym jakie daje przedmiotowe rozwiązanie jest poprawa szybkości i jakości diagnostyki radiologicznej, szczególnie w kontekście implementacji w szpitalnych oddziałach ratunkowych czy innych miejscach diagnostyki, gdzie szybkość decyzji jest kluczowa. Dodatkowo rozwiązanie to wspomaga podjęcie decyzji o zastosowaniu sztucznej wentylacji u pacjenta, tym samym umożliwia lekarzom optymalne planowanie i zastosowanie odpowiednich środków terapeutycznych w odpowiednim czasie.
O Firmie Pixel Technology:
Pixel Technology to firma specjalizująca się w tworzeniu kompleksowych rozwiązań medycznych, w tym systemów do przetwarzania i analizy obrazów medycznych, systemów wspomagających diagnostykę i terapię pacjentów oraz aplikacji medycznych dla lekarzy. Firma działa na rynku radiologicznym od ponad 20 lat i posiada doświadczony zespół specjalistów w dziedzinie medycyny, programowania, inżynierii i projektowania. Produkty Pixel Technology są wykorzystywane w szpitalach, klinikach i prywatnych gabinetach medycznych w Polsce i za granicą. Pixel Technology zapewnia zgodność oprogramowania z obowiązującymi przepisami dotyczącymi ochrony danych medycznych oraz standardów związanych z bezpieczeństwem pacjenta. Jako prekursor w rozwoju systemów sztucznej inteligencji w Polsce oferuje rozwiązania o wysokim poziomie innowacyjności i efektywności.
Podmioty powiązane z projektem: Pomorski Uniwersytet Medyczny, Narodowe Centrum Badań i Rozwoju, Samodzielny Publiczny Wojewódzki Szpital Zespolony w Szczecinie
Kontakt:
www.pixeltechnology.com
tel.: +48 42 637 39 73
Facebook PFSz
Inne artykuły
Tagi
