الأخبار التكنولوجية والاستعراضات والنصائح!

يكشف TachyHealth عن حل الأشعة القائم على الذكاء الاصطناعي للكشف عن مرض Covid-19

كشفت شركة TachyHealth المبتدئة للرعاية الصحية ومقرها دبي النقاب عن حل أشعة الذكاء الاصطناعي- AiRay- للمساعدة في الكشف عن مرض فيروس التاجي الجديد.

تعمل الشركة الناشئة على بحث وتطوير نموذج التعلم العميق هذا لمدة شهرين باستخدام 805 صورة لصور التصوير المقطعي المحوسب Covid-19 للصدر المؤكدة مختبريًا لتحقيق أداء دقة واقعية تم التحقق منه بنسبة 88٪.

يعتمد نموذج رؤية الكمبيوتر على شبكة عصبية عميقة جدًا ومدرَّبة مسبقًا مع عدة طبقات مخفية محسنة واستناداً إلى مجموعة بيانات Imagenet التي تحتوي على ملايين الصور مع عدة مئات من الفئات.

قال د. أسامة أبو الخير ، الرئيس التنفيذي لـ TachyHealth ، أن AiRay جزء من جهود الفريق للاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية والتعلم الآلي لتحسين تشخيص المرضى وسط الوباء وتعزيز قدرة نظام الرعاية الصحية على تلبية الطلب المتزايد على خدمات الأشعة.

علاوة على ذلك ، قال إن الذكاء الاصطناعي يلعب دورًا مهمًا في ممارسة الأشعة الحالية والمستقبلية من خلال الاستفادة من قدرات الجهاز وتلبية احتياجات أخصائيي الأشعة والتقنيين والمتخصصين في الرعاية الصحية على نطاق أوسع.

"ستكون أداة التشخيص المجانية مفيدة بشكل خاص في المناطق الجغرافية حيث يعاني أطباء الأشعة من النقص ويغرقون في تفسير الأشعة المقطعية. تم تصميم هذا الإصدار السحابي الأولي ليس لتخزين أي معلومات سرية ولكن لضمان سلامة المرضى وسريتهم. حقق النموذج أداءً مرضيًا لحالة المهاجرين الحالية مع قدرة قوية جدًا للتحسين في المستقبل عند توفر المزيد من البيانات.

"لقد اتبعنا طريقة صارمة لبناء نموذج الذكاء الاصطناعي لدينا بعد أحدث الدراسات والمبادئ التوجيهية بما في ذلك تلك الخاصة بالجمعية الإشعاعية لأمريكا الشمالية (RSNA) ، والكلية الملكية لأطباء الأشعة (RCR) ، والجمعية الأوروبية للأشعة (ESR) ، وجراحة المملكة المتحدة الكليات الملكية وغيرها. هناك مجموعة متزايدة من الأدلة التي تدعم دور الأشعة المقطعية في تقييم المرضى الذين يعانون من ضيق شديد في الجهاز التنفسي ومساعدة تشخيص Covid-19 في الأشخاص قيد التحقيق.

فتح أبواب التعاون

تفتح TachyHealth أبوابًا للتعاون مع الباحثين والمستشفيات والجامعات ومراكز الأشعة لمزيد من تحسين النموذج من منظور الأشعة والتعلم الآلي.

"نعتقد أنه يجب النظر إلى النموذج على أنه مساعد (بمساعدة الكمبيوتر) بدلاً من استبدال أو استبدال الممارسة الإشعاعية المهنية. قال أحمد سحلول ، رئيس أبحاث الذكاء الاصطناعي في TachyHealth ، إننا نواصل تحسين أداء النموذج حيث يتم جمع المزيد من البيانات يوميًا وكذلك تحسين بنية النموذج.

قال إنهم جمعوا الصور من أدلة ودراسات وموارد موثوقة لإنشاء مجموعة بيانات غير متجانسة تشمل مجموعة واسعة من الصور من مستشفيات مختلفة ، وقطاعات محورية ، وآلة تصوير مقطعي محوسب ، ومواقف المرضى ، والتركيبة السكانية للمريض (العمر ، والجنس) ، والسريرية الظروف.

"لقد قللنا من التحيز في الخوارزمية من خلال تدريب النموذج على صور خام (العالم الحقيقي) بدلاً من إجراء تنظيف كثيف ومعالجة مسبقة على مجموعة البيانات. لذا ، حقق نموذجنا الواقع والفعالية المقبولة. تم تنفيذ هذا لأننا أردنا استخدام النموذج في سيناريوهات العالم الحقيقي بدلاً من الأداء الجيد بشكل استثنائي في بيئة يتم التحكم فيها في المختبر وضعيف للغاية بعد ذلك ".

  • أصبحت أوكادوك أكبر حملة لجمع التبرعات "من الفئة أ" في قطاع التكنولوجيا الصحية في مينا
  • تتوقع شركة ناشئة تعمل في مجال تكنولوجيا الرعاية الصحية ومقرها دبي ذروة منحنى الفيروس التاجي في الإمارات العربية المتحدة
  • يطلق Hub71 في أبوظبي أول برنامج Microsoft Reactor في المنطقة