AI 연구를 위한 공개 COVID-19 이미징 리포지토리 크라우드소싱

COVID-19 팬데믹은 연구자들이 임상 수준의 인공 지능(AI) 모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 접근 가능한 선별 데이터 세트의 필요성을 드러내고 있습니다. 중국의 연구원들은 최근 COVID-19 사례를 감지하고 제한된 자원의 할당을 최적화하기 위해 기하급수적 규모의 방사선 촬영에 훈련된 임상 등급 AI의 딥 러닝 모델을 사용했습니다. (Jin S, Wang B, Xu H, et al. covid-19 스크리닝을 위한 Ai 지원 CT 이미징 분석: 4주 만에 의료 AI 시스템 구축 및 배포. medRxiv. 2020:2020.2003.2019.20039354. 도이: 10.1101/2020.03.19.20039354). 이 연구 플랫폼은 현재 미국에서 사용할 수 없습니다. 활용 가능한 COVID-19 환자의 접근 가능한 대규모 방사선 이미지 세트가 없기 때문입니다. 따라서 이 프로젝트의 목적은 환자가 자신의 방사선 영상 데이터를 안전하게 공유할 수 있는 대화형 HIPAA 준수 웹 포털인 CovidImaging.com을 시작하는 것입니다. 이 포털은 COVID-19에 대한 세계적인 싸움에서 보다 빠르고 정확한 질병 감지를 목표로 하는 AI 모델을 훈련, 테스트 및 검증하기 위한 이미징 저장소 역할을 할 것입니다.

2020년 1월 30일 세계보건기구(WHO)는 중국 우한에서 시작된 COVID-19 발병을 국제 보건 비상사태로 지정했습니다. 그 이후로 이 바이러스는 전 세계적으로 유행병으로 빠르게 확산되어 기본 의료 요구 사항을 희생시키면서 의료 시스템에 불리한 영향을 미쳤습니다.1증상 COVID-19의 경우 발열, 숨가쁨, 오한, 피로, 기침, 호흡곤란 등 바이러스성 폐렴과 유사한 임상 증상이 나타나 급성호흡곤란증후군으로 진행될 수 있어 중환자실과 환기가 필요하다. 2 기관지 폐포 세척 분석 및 전자 현미경 검사를 통해 원인 물질이 Coronaviridae 과의 신종 포지티브 센스 RNA 바이러스로 확인되었으며 외피에 아군 페플로머가 부착되어 있습니다.3 이 바이러스 계열은 또한 유사한 폐렴 관련 사망률을 유발하는 중증급성호흡기증후군(SARS) 및 중동호흡기증후군(MERS)과 관련이 있습니다.

SARS, MERS 및 COVID-19에서 보고된 영상 특징의 중복을 조사하기 위해 예비 검토가 수행되었는데, 이는 증상의 시작, 질병의 진행 및 후속 조치와 관련이 있기 때문입니다. 초기 증거는 간유리 혼탁 및 경화의 흉막하 및 주변 영역과 같은 영상 특징에서 상당한 중복을 시사하며, 초기 흉부 영상은 COVID-19 환자의 최소 85%에서 이상을 나타냅니다. 4 COVID-19의 예방 및 치료를 위한 백신 및 특정 치료제가 없는 상황에서 질병의 탐지는 감염된 사람들을 건강한 인구로부터 격리하는 봉쇄 전략에서 중요한 역할을 합니다. COVID-19에 대한 RT-PCR 민감도는 60~70%로 낮을 수 있지만 현재로서는 특이도가 높아 대규모 검사 방법입니다.7 샘플 수집, 시간 지연, 운송 및 실험실 장비의 한계와 함께 RT-PCR의 낮은 민감도는 전염성이 높은 이 바이러스의 진행성 감염을 예방할 수 있는 충분한 COVID-19 양성자가 적시에 식별되지 않는다는 것을 의미합니다. COVID-19 감염의 호흡기 관련성을 감안할 때 흉부 방사선 촬영은 COVID-19 관련 폐렴 환자의 선별, 진단 및 치료 계획 개발에 중요한 역할을 했습니다. 따라서 이미징과 임상 및 실험실 결과를 결합하면 COVID-19.5의 조기 진단을 용이하게 할 수 있습니다. 조기 발견은 치료 속도를 높이고 조기 환자 격리를 허용합니다. 이는 증상이 나타나기 전에 전파가 발생할 수 있는 전염성이 높은 질병에 대한 공중 보건 감시, 봉쇄 및 대응을 구현하는 데 필수적입니다. AI 모델로 방사선 해석의 정확도를 높이면 탐지율과 환자 예후를 개선하여 COVID-19 확산을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

최근 보고된 바와 같이, 흉부 CT는 거의 모든 COVID-19 환자에서 젖빛 유리 4 혼탁, 다초점 반점성 경화 및/또는 말초 분포가 있는 간질 변화를 포함하여 일반적인 방사선 사진 특징을 보여줍니다. 8,9 COVID-19 사례에서 흉부 CT와 RT-PCR 검사의 효능 및 진단적 가치를 비교하는 연구도 진행되었다. 중국에서 1014명의 환자에 대한 사례 보고서는 흉부 CT가 COVID-19 진단에 높은 민감도를 가지고 있다고 결론지었습니다. 사례의 60% ~ 93%가 초기 양성 RT-PCR 결과 이전에 초기 CT 양성 진단을 보였습니다. 10 51명의 환자를 대상으로 3일 이내에 흉부 CT 및 RT-PCR 분석을 실시한 또 다른 연구에서는 COVID-19 감염에 대한 CT의 민감도가 98%인 반면 RT-PCR 민감도는 71%인 것으로 나타났습니다.11 이러한 연구는 임상 및 실험실 소견과 함께 흉부 방사선 사진의 진단적 가치를 추가로 나타냅니다. 이 프로젝트는 AI 딥 러닝 모델을 훈련하고 검증하는 데 사용될 대규모 방사선 이미지 저장소를 개발할 것입니다. 이 프로젝트에는 반드시 딥 러닝 모델을 설계하고 개선하는 것뿐만 아니라 새로운 모델을 교육하는 데 사용할 기증된 흉부 방사선 사진의 저장소를 큐레이팅하는 작업도 포함됩니다. 이 프로젝트를 위해 설계된 안전한 HIPAA 준수 온라인 플랫폼을 사용하면 이 프로젝트에서 빅 데이터 접근 방식을 채택하여 모델의 정확도를 높일 수 있습니다. 전국 의료기관의 환자들이 프로젝트에 참여할 수 있는 동등한 기회를 가지게 되므로, 이 포털은 이전 연구들이 할 수 없었던 방식으로 인구 풀을 확장할 수 있는 기회도 제공할 것입니다.