Hodnocení modelů včasného varování s vysokým rizikem pneumokoniózy

Pneumokonióza, převládající nemoc z povolání v Číně a na celém světě. Rentgen hrudníku je nejdostupnější a cenově dostupný radiologický test, který je k dispozici pro fyzikální vyšetření pracovníků vystavených prachu a hromadný screening pneumokoniózy. Diagnostický proces má však některé nevýhody, jako je silná subjektivita, neúčinnost a neschopnost posoudit hraniční léze atd. Kromě toho je před pneumokoniózou důležitější než léčba. Současný proces však nemůže včas varovat vysoce rizikové pracovníky vystavené prachu, dokud jim není diagnostikována pneumokonióza. S vlastnostmi efektivity, neosobnosti a kvantifikace je umělá inteligence právě vhodná pro řešení výše uvedených problémů. Doposud proběhl vzácný výzkum o přizpůsobení hlubokého učení pro diagnostiku stupně pneumokoniózy a včasné varování před vysokým rizikem. V našich předchozích studiích jsme vytvořili databázi rentgenových snímků hrudníku, která obsahuje více než 100 000 digitálních rentgenových snímků pneumokoniózy. Výsledek hodnocení detekčního systému ukázal, že přesnost při identifikaci pneumokoniózy může dosáhnout 90 %, s AUC (plocha pod křivkou) 0,965 a citlivostí 99 %. Je třeba pokračovat v dalších pracích. Proto se zaměřujeme na přizpůsobení hlubokého učení k vývoji modelů inteligentní detekce pneumokoniózy, diagnostiky stupně a včasného varování před vysokým rizikem. Anotované snímky budou použity pro trénování algoritmu konvolučních neuronových sítí (CNNs) se zaměřením na screening pneumokoniózy a diagnostiku stupně. Kromě toho bude skóre rizika vypočítané podle mapy hustoty tepla použito pro včasné varování pracovníků vystavených prachu. Poté bude zahrnuto sledování kohorty k ověření platnosti skóre rizika. Pracovníci vystavení vysokému riziku prachu tak získají včasnou intervenci a lepší prognózu, což může samozřejmě snížit zdravotní zátěž.