System informatyczny, wykorzystujący techniki głębokiego uczenia maszynowego, do analizy obrazów badań TK klatki piersiowej u pacjentów z istotnym ryzykiem infekcji COVID 19 i ujemnym wynikiem PCR wymazu.

Praktyka kliniczna pokazuje, że istnieje grupa pacjentów, u których wyjściowa ocena PCR wymazu z nosogardła nie wykazuje infekcji COVID-19, jednak pacjenci ci prezentują kliniczne objawy infekcji, zweryfikowanej w kolejnych ocenach PCR jako COVID-19.

Celem projektu badawczego jest stworzenie i uruchomienie systemu informatycznego, wykorzystującego techniki głębokiego uczenia maszynowego (tzw. sztuczna inteligencja), do analizy obrazów badań TK klatki piersiowej wykonanych u pacjentów z istotnym ryzykiem infekcji COVID 19 (kontakt z osobami zakażonymi, kliniczne cechy infekcji), jednak z ujemnym wynikiem PCR wymazu.

Wykazanie przez program cech zapalenia atypowego może skutkować zmianą postępowania i traktowaniem pacjenta jako potencjalnie zakaźnego oraz wymagającego systematycznej obserwacji co do ewentualnego wystąpienia ciężkich objawów infekcji, powtarzania wymazów.

Zgromadzony materiał badawczy może również posłużyć do sprawdzenia, czy w grupie infekcji atypowych nie istnieją jednak pewne wzorce zajęcia tkanki płucnej, charakterystyczne dla COVID-19, niemożliwe do oceny przez człowieka, ale dostępne do analizy za pomocą technik uczenia maszynowego. Wykazanie przez program cech zapalenia atypowego może skutkować zmianą  postępowania i traktowaniem pacjenta jako potencjalnie zakaźnego oraz wymagającego systematycznej obserwacji co do ewentualnego wystąpienia ciężkich objawów infekcji, powtarzania wymazów.

Jednostka realizująca:
Zakład Diagnostyki Obrazowej NSSU
Katedra Radiologii UJCM

Kierownik (Kierownictwo):
Dr hab. med. Robert Chrzan, prof. UJ
Prof. dr hab. Tadeusz Popiela