В рамках исследования, опубликованного в выпуске «Радиология: искусственный интеллект» от 6 мая, исследователи говорят, что «способность ИИ генерировать модели из больших объемов информации – объединяя молекулярные, клинические, эпидемиологические данные и данные изображений – может ускорить поиск решений для обнаружения, сдерживать и лечить COVID-19."
Хотя компьютерная томография грудной клетки в настоящее время не является рутинным методом диагностики COVID-19 у пациентов, она помогла исключить другие возможные причины COVID-подобных симптомов, подтвердить диагноз, поставленный другими способами, или предоставить важные данные для наблюдения за прогрессом пациента. тяжелые случаи заболевания.
Исследователи Johns Hopkins Medicine считают, что этого недостаточно, утверждая, что существует «неиспользованный потенциал» улучшения изображений с помощью ИИ. Они предполагают, что эту технологию можно использовать для:
Стратификация риска, процесс категоризации пациентов по типу получаемой ими помощи на основе прогнозируемого течения их инфекции COVID-19.
Мониторинг лечения для определения эффективности средств борьбы с заболеванием.
Моделирование поведения COVID-19, позволяющее разрабатывать, тестировать и применять новые индивидуальные методы лечения.
Например, исследователи предполагают, что «ИИ может помочь идентифицировать иммунологические маркеры, наиболее связанные с плохим клиническим течением, которые могут дать новые цели» для лекарств, которые будут направлять иммунную систему против вируса SARS-CoV-2, вызывающего COVID-19.