Cinque volte più mortale dell’influenza, il covid-19 causa morbilità e mortalità significative. Come altre polmoniti, l’infezione polmonare da COVID-19 provoca infiammazione e liquido nei polmoni. Covid-19 sembra molto simile ad altre polmoniti virali e batteriche sulle radiografie toraciche, il che rende difficile la diagnosi.
Un modello di visione artificiale per rilevare e localizzare il covid-19 aiuterebbe i medici a fornire una diagnosi rapida e sicura. Di conseguenza, i pazienti potrebbero ottenere il trattamento giusto prima che gli effetti più gravi del virus prendano piede.
In qualità di principale organizzazione sanitaria nel loro campo, la missione della Society for Imaging Informatics in Medicine (SIIM) è quella di far progredire l’informatica dell’imaging medico attraverso l’istruzione, la ricerca e l’innovazione. SIIM ha collaborato con la Fondazione per la promozione della salute e della ricerca biomedica della regione di Valencia (FISABIO), la banca dati di imaging medico della regione di Valencia (BIMCV) e la Società radiologica del Nord America (RSNA) per questo concorso.
In questa competizione, si potranno identificherare e localizzare le anomalie COVID-19 sulle radiografie del torace. In particolare, classifichere le radiografie come negative per la polmonite o tipiche, indeterminate o atipiche per COVID-19. Chi partecipa, lavorerà con i dati di imaging e le annotazioni di un gruppo di radiologi.
In caso di successo, si aiuteranno i radiologi a diagnosticare i pazienti COVID-19 con maggiore sicurezza e rapidità. Ciò consentirà inoltre ai medici di vedere l’entità della malattia e di aiutarli a prendere decisioni in merito al trattamento. A seconda della gravità, i pazienti affetti possono aver bisogno di ricovero in ospedale, ricovero in un’unità di terapia intensiva o terapie di supporto come la ventilazione meccanica. Come risultato di una migliore diagnosi, più pazienti riceveranno le migliori cure per la loro condizione, che potrebbe mitigare gli effetti più gravi del virus.
