Nuevo recurso de imágenes ayuda a la IA en la lucha contra el COVID-19

Imagen pulmonar no identificada representativa de la base de datos nacional de imágenes del tórax COVID-19 (NCCID). Crédito: NCCID Collaborative

Publicado hoy en la revista Open-Access, Open-Data GigaScience es la base de datos nacional de imágenes de tórax COVID-19 (NCCID), una base de datos centralizada que contiene radiografías de tórax, tomografía computarizada (TC) y resonancias magnéticas de pacientes de todo el Reino Unido. Utilizando la posición única como el sistema de salud integrado más grande del mundo, los beneficios de recopilar datos de imágenes de tórax de este tamaño son extensos y ya están siendo utilizados por médicos y la comunidad de investigación. La base de datos ya respalda el desarrollo de software de procesamiento de imágenes impulsado por inteligencia artificial (IA) y productos y modelos de diagnóstico que se utilizan para predecir la mortalidad por COVID-19 en el Reino Unido. Y también tiene el potencial de convertirse en un recurso a largo plazo para enseñar a los radiólogos. Estos esfuerzos brindan el potencial para permitir una evaluación más rápida del paciente en Accidentes y Emergencias, ahorrar tiempo a los médicos y aumentar la seguridad y la coherencia de la atención en todo el Reino Unido.

Con el documento de GigaScience que describe cómo acceder a este recurso de datos abiertos, los datos de capacitación del NCCID están disponibles para usuarios de cualquier parte del mundo, incluidos desarrolladores de software, académicos y médicos, a través de un riguroso proceso de solicitud de acceso a datos. La base de datos nacional de imágenes del tórax de Covid (NCCID) es uno de los conjuntos de datos más grandes de su tipo y está en continuo crecimiento, con 25 fideicomisos del NHS y más de 25 fideicomisos del NHS y 27 hospitales contribuyendo. Recopilación de datos de imágenes de más de 10 000 pacientes en el conjunto de capacitación NCCID para poner a disposición 34 559 estudios de imágenes y 1663 GB de datos.

Recopilados con el objetivo de apoyar una mejor comprensión del virus COVID-19 y desarrollar tecnología que permitirá la mejor atención a los pacientes hospitalizados con una infección grave. Es una iniciativa establecida por NHSX, la nueva unidad del gobierno del Reino Unido responsable de establecer políticas nacionales y desarrollar las mejores prácticas para la tecnología, digital y datos del Servicio Nacional de Salud (NHS), incluido el intercambio de datos y la transparencia. Esto representa un esfuerzo nacional de radiólogos y equipos de TI en los sitios del NHS, la Sociedad Británica de Imágenes Torácicas (BSTI), el Royal Surrey County Hospital (RSCH) y el NHS AI Lab han colaborado en un momento en que todos los equipos han tenido poca capacidad. para proyectos a largo plazo.

Cuando se le preguntó sobre la utilidad de este trabajo, el primer autor Dominic Cushnan dice que «la base de datos NCCID facilita la creación de herramientas de diagnóstico habilitadas para IA que pueden aumentar y acelerar el diagnóstico clínico de enfermedades (como COVID) y también respaldar estudios longitudinales sobre el efecto de la enfermedad en los pacientes y el manejo de la población»

Estos datos ya han sido utilizados por una serie de proyectos y estudios, como la herramienta LUCAS desarrollada para predecir Riesgo de mortalidad del paciente por covid a partir de las variables del paciente. Además de una serie de modelos y algoritmos impulsados por inteligencia artificial para ayudar a los médicos a decidir qué acción tomar en primera línea, como administrar oxígeno y medicamentos, antes de que los pacientes lleguen a una etapa crítica. La colaboración NHS AIX-COVNET de la Universidad de Cambridge es uno de los primeros proyectos en utilizar estos datos para desarrollar una herramienta de inteligencia artificial de código abierto para respaldar el diagnóstico rápido y la clasificación de pacientes con COVID-19.

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La inteligencia artificial puede mejorar la forma en que se utilizan las imágenes de tórax en la atención de pacientes con COVID-19 Más información: Cushnan D, et al, An Overview of the National COVID-19 Chest Base de datos de imágenes: calidad de datos y análisis de cohortes, Gigascience (2021). DOI: 10.1093/gigascience/giab076

Github: nhsx.github.io/covid-chest-imaging-database/ Información de la revista: GigaScience