وابتكر المطورون في شركة Zegami لتصور البيانات، ومقرها
أكسفورد، نموذجا للتعلم الآلي يمكنه تشخيص الفيروس من الصور.
ومع ذلك، يقول الفريق إنه من أجل الحصول على نتائج أفضل وأكثر تفصيلا، يجب تدريب
الذكاء الاصطناعي على مجموعة أوسع من صور الأشعة السينية من المرضى المصابين.
ويعتقد الفريق أنه يمكن أن يكون لديه نظام ذكاء اصطناعي في غضون أسابيع، لدراسة المرض إذا حصل على عدد كاف من صور الأشعة السينية.
وكتب الرئيس التنفيذي لشركة Zegami،
روجر نوبل، رسالة مفتوحة إلى مؤسسة
oxford health nhs foundation trust، يطلب فيها المزيد من الصور لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي.
ووفقا للشركة، لا يمكن للبرنامج الجديد أن يساعد فقط في اكتشاف وتحديد حالات COVID-19 بسهولة أكبر، من حالات الرئة الأخرى، ولكن يمكن أن يساعد أيضا في توقع النتائج المحتملة للمرضى.
وسيكون قادرا على القيام بذلك عن طريق مقارنة الأشعة السينية لرئة المصاب بـ COVID-19 ، بالصور الإشعاعية لمرضى سابقين آخرين في حالات مماثلة.
ويعتقد الفريق أن اختراعهم يمكن أن يساعد في تزويد الأطباء بفكرة أفضل عن كيفية تطور المرض لدى المريض. وقد يؤدي هذا بدوره إلى تطوير علاج أكثر فعالية للفيروس.
وتم إطلاق Zegami من جامعة أكسفورد في عام 2016، لتمكين الباحثين والشركات من استكشاف مجموعات بيانات الصور الكبيرة باستخدام نماذج التعلم الآلي.
وقال نوبل: "إن COVID-19 يمثل تحديا كبيرا، ويجب أن تلعب التكنولوجيا دورا رئيسيا في هزيمته".
وفي تطوير منصتها الجديدة، استخدمت Zegami صورا متاحة للجمهور للأشعة السينية لـ COVID-19، من مبادرة بيانات GitHub.
وأطلق المبادرة
جوزيف بول كوهين، زميل ما بعد
الدكتوراه من Mila،
جامعة مونتريال في كندا، للمساعدة في إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي. وهو يتطلع إلى تطوير أكبر مجموعة في العالم من صور الأشعة السينية والأشعة المقطعية للرئات المصابة COVID-19، لتمكين التشخيص الآلي بشكل أسرع وأكثر دقة.
وقال كوهين إن الهدف من مشروعه هو استخدام صور الأشعة السينية لتطوير مناهج قائمة على الذكاء الاصطناعي، للتنبؤ بالعدوى وفهمها. ويقول إنه في يوم من الأيام، يمكن استخدام الأدوات التي تم تطويرها من مجموعة البيانات، لمساعدة الأطباء العامين على فرز المرضى وعلاجهم، إذا مرض أطباء الأشعة.
وحتى الآن، نظرا لأن الصور التي تستخدمها Zegami لا تقدم تفاصيل حول ما حدث للمرضى، فإن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد فقط في التمييز بين حالات COVID-19 بسهولة أكبر، من حالات الرئة الأخرى.
وقال نوبل: "لا يمكن للنموذج الذي نطوره أن يساعد موظفي
إدارة الصحة الوطنية NHS المذهلين لدينا على اتخاذ قرارات أكثر استنارة وإنقاذ الأرواح فحسب، بل يمكن مشاركته في جميع أنحاء العالم ولعب دور في المساعدة على هزيمة COVID-19 على نطاق عالمي".