Приложение искусственного интеллекта для чтения тестов бокового потока COVID-19 помогло уменьшить количество ложных результатов в новом испытании, которое сегодня проводится.

Gaia Herbs, Plant Force Liquid Iron, 473 мл (16 жидк. унций)

Опубликовано в Cell Reports Medicine , группа исследователей из Университета Бирмингема, Университета Дарема и Оксфордского университета проверила, может ли алгоритм машинного обучения повысить точность результатов, полученных с помощью устройств латерального потока антигена для COVID-19.

Команда консорциума LFD AI работала в тестовых центрах Агентства здравоохранения Великобритании, а медицинские работники проводили самотестирование для тестирования приложения AI. В рамках исследования было представлено более 100 000 изображений, и команда обнаружила, что алгоритм смог повысить чувствительность результатов, определяя истинно положительные и ложноотрицательные результаты, с 92% до 97,6% точности.

Широкое использование устройств с латеральным потоком антигена стало важным моментом не только во время пандемии, но и привело к тому, что диагностическое тестирование стало доступно гораздо большему количеству людей в обществе. Одним из недостатков LFD-тестирования на Covid, беременность и любое другое будущее использование является вопрос «слабой линии», когда мы не можем точно сказать, положительный он или нет.

В исследовании рассматривалась возможность использования машинного обучения для исключения догадок из тестов слабой линии, и мы рады видеть, что приложение показало повышение чувствительности тестов, уменьшив количество ложноотрицательных результатов. Перспективы этого типа технологии могут быть использованы во многих приложениях, как для уменьшения неопределенности результатов тестов, так и для обеспечения необходимой поддержки для людей с нарушениями зрения».

Профессор Эндрю Беггс, профессор генетики и хирургии рака Бирмингемского университета и ведущий автор исследования

Профессор Камила Кайадо, профессор статистики Даремского университета и главный статистик проекта, сказала:

«Увеличение чувствительности и общей точности является значительным, и оно показывает потенциал этого приложения за счет снижения количества ложноотрицательных результатов и будущих заражений. Важно отметить, что метод также может быть легко адаптирован для оценки других цифровых считывателей для устройств с латеральным потоком. .»