Qure.ai 帮助临床医生解读新冠肺炎患者肺部扫描结果

by Isha Salian

自 2016 年以来,总部位于孟买的初创公司 Qure.ai 一直在开发 AI 工具,以便通过肺部扫描检测疾病迹象。因此,当新冠肺炎开始在世界范围内传播时,该公司火速改进其解决方案,以满足临床医生的迫切需求。

Qure.ai 的胸部 X 光工具 qXR 在 20 多个国家的使用过程中进行了 250 万次扫描训练,以检测肺部异常——肿瘤、肺结核和许多其他疾病的迹象。

随着早期爆发的国家(如中国、韩国和伊朗)发布了第一批新型冠状病毒特异性数据集,该公司迅速整合了这些扫描结果,使 qXR 能够在胸部 X 光图像上标记重点区域,并提供新冠肺炎风险评分。

“世界各地的临床医生都在寻找工具来帮助做出与新冠肺炎病例相关的关键决策——比如患者何时应该住院、何时应该被转移到重症监护室、何时应该接受插管,”Qure.ai 首席商业官 Chiranjiv Singh 说,“当有客观数据时,这些临床决策会更容易做出。这就是我们的 AI 工具所能提供的。”

尽管医生手头有体温读数和氧气水平等数据,但 AI 可以帮助量化对患者肺部的影响,使临床医生更容易在缺乏检测工具的情况下对潜在的新冠肺炎病例进行分类,或者比较多张胸部 X 光片来跟踪疾病的进展。

最近几周,该公司在全球约 50 个地点部署了支持新冠肺炎的工具版本,包括英国、印度、意大利和墨西哥的医院。巴基斯坦的医护人员正在主动追踪社区病例的医疗车上使用 qXR 。

作为 NVIDIA 初创加速计划(该计划旨在提供资源帮助初创企业更快实现扩展)的成员, Qure.ai 通过 Amazon Web Services 使用本地 NVIDIA TITAN GPU 和 V100 Tensor Core GPU 进行 AI 模型的训练和推理。这家初创公司正在为 qXR 申请 FDA 的许可,而该设备已经获得了欧洲 CE 认证。

捕捉新冠肺炎的图像

对于新型冠状病毒病例,胸部 X 光片仅仅是其中的一部分——因为并不是每个病例都显示出对病毒肺部有影响。但是由于 X 光机的广泛使用,包括便携式床边 X 光机,胸部 X 光片已经迅速成为医院接收新冠肺炎患者时采用的首选成像方式。

“根据迄今为止的文献,我们知道新冠肺炎的某些指标在胸部 X 光片中是可见的。我们看到了所谓的毛玻璃样不透明斑块和实质化病变,并注意到病毒倾向于在肺部两侧汇集。”Singh 说,“我们的 AI 模型对这些因素和相关发现打出正分数,而对钙化和胸腔积液等发现打出负分数,以表明这不是新冠肺炎。”

qXR 工具为临床医生提供了四种新冠肺炎风险评分:高、中、低或无。在一分钟内,它还可以标记和量化病变,提供对肺部影响的客观测量。

通过快速处理胸部 X 光图像, qXR 正在帮助一些医生在等待检测结果的同时对有新冠肺炎症状的患者进行分类。其他医生则使用该工具,通过比较同一患者在一段时间内的多次扫描结果来监测疾病进展。为了便于使用, qXR 与放射科医生的现有工作流程相集成,包括 PACS 成像系统。

Singh 说:“工作流程集成是关键,因为越能让 AI 解决方案不可见,越能顺利地将其嵌入到医疗健康工作流程中,它就越能得到采用和使用。”

尽管具备新冠肺炎分析功能的首个 qXR 版本在大约 11,500 次特定于病毒的扫描中得到训练和验证,但该团队每周都在数据集上增加几千次额外的扫描,随着可用数据越来越多,准确性也得到了提高。

Singh 将该公司快速转变的能力部分归功于多年来收集的各种胸部 X 光数据集。 Qure.ai 总共拥有近 800 万项研究,平均分布在北美、欧洲、中东和亚洲,还包括针对不同设备制造商和不同医疗健康环境的多项研究。

“数据的数量和种类有助于确保我们 AI 模型的准确性,”Singh 说,“你不会希望基于来自单个地点或国家的完美且干净的数据来构建一种工具,一旦进入新环境中,它就会失败。”

从云到临床医生的手中

英国的博尔顿国民健康服务基金会信托基金和米兰的圣拉斐尔大学医院是几十个已经部署 qXR 来帮助放射科医生监测患者新冠肺炎疾病进展的地点之一。

大多数客户端可以在一个小时内启动并运行 qXR ,通过云进行部署。在当前疫情蔓延的紧急环境下,这使得医院可以快速行动,即使出行受限使得现场安装无法进行也没关系。拥有内部数据中心的医院客户可以选择使用其现场计算资源进行推理。

Singh 说, Qure.ai 的下一步是,“让尽可能多的放射科医生和其他临床医生使用该工具,从而直接与世界各地的患者互动。”

该公司还开发了一种自然语言处理工具 QsCout ,该工具使用聊天机器人对那些认为自己可能感染了新冠病毒或正在家中康复的患者进行定期检查。在门诊环境中与患者保持联系对监测症状起着重要作用,当患者可能需要住院时,可以提醒医护人员,或者跟踪患者的康复情况,而不会给医院基础设施造成过重负担。

该团队仅用了六周时间就把 qScout 从一个概念变成了切实的工具,他们的第一个客户是阿曼的卫生部。

如需了解有关 Qure.ai 的更多信息,请观看最近的 COMPUTE4COVID 在线研讨会——抗击新冠肺炎的医疗健康 AI 初创公司。请访问我们的新冠肺炎页面,了解其他初创公司如何使用 AI 和加速计算来抗击病毒。