Artificial Intelligence-Driven Prognostic Classification of COVID-19 Using Chest X-rays: A Deep Learning Approach

要約

背景:Covid-19のパンデミックは、医療システムを圧倒し、AI駆動型ツールが迅速かつ正確な患者予後を支援する必要性を強調しています。
胸部X線イメージングは​​広く利用可能な診断ツールですが、予後分類のための既存の方法にはスケーラビリティと効率がありません。
目的:この研究では、Microsoft Azure Custom Visionで開発された胸部X線画像を使用して、COVID-19の重症度(軽度、中程度、および重度)を分類するための高精度の深い学習モデルを提示します。
方法:1,103のデータセットを使用して、AiforcovidからCOVID-19 X線画像を確認し、畳み込みニューラルネットワーク(CNNS)を活用する深い学習モデルをトレーニングおよび検証しました。
このモデルは、正確さ、精度、およびリコールを測定するために、目に見えないデータセットで評価されました。
結果:私たちのモデルの平均精度は97%で、特異性は99%、感度は87%、F1スコアは93.11%です。
Covid-19の重症度を分類すると、モデルは89.03%(軽度)、95.77%(中程度)、81.16%(重度)の精度を達成しました。
これらの結果は、実世界の臨床アプリケーションのモデルの可能性を示しており、より速い意思決定とリソース割り当ての改善を支援します。
結論:深い学習を使用したAI駆動の予後分類は、COVID-19の患者管理を大幅に強化し、早期介入と効率的なトリアーングを可能にします。
私たちの研究は、深い学習を日常的な臨床ワークフローに統合するためのスケーラブルで高精度のAIフレームワークを提供します。
将来の作業では、臨床採用を促進するために、データセットの拡大、外部検証、規制のコンプライアンスに焦点を当てる必要があります。

要約(オリジナル)

Background: The COVID-19 pandemic has overwhelmed healthcare systems, emphasizing the need for AI-driven tools to assist in rapid and accurate patient prognosis. Chest X-ray imaging is a widely available diagnostic tool, but existing methods for prognosis classification lack scalability and efficiency. Objective: This study presents a high-accuracy deep learning model for classifying COVID-19 severity (Mild, Moderate, and Severe) using Chest X-ray images, developed on Microsoft Azure Custom Vision. Methods: Using a dataset of 1,103 confirmed COVID-19 X-ray images from AIforCOVID, we trained and validated a deep learning model leveraging Convolutional Neural Networks (CNNs). The model was evaluated on an unseen dataset to measure accuracy, precision, and recall. Results: Our model achieved an average accuracy of 97%, with specificity of 99%, sensitivity of 87%, and an F1-score of 93.11%. When classifying COVID-19 severity, the model achieved accuracies of 89.03% (Mild), 95.77% (Moderate), and 81.16% (Severe). These results demonstrate the model’s potential for real-world clinical applications, aiding in faster decision-making and improved resource allocation. Conclusion: AI-driven prognosis classification using deep learning can significantly enhance COVID-19 patient management, enabling early intervention and efficient triaging. Our study provides a scalable, high-accuracy AI framework for integrating deep learning into routine clinical workflows. Future work should focus on expanding datasets, external validation, and regulatory compliance to facilitate clinical adoption.

arxiv情報

著者 Alfred Simbun,Suresh Kumar
発行日 2025-03-17 15:27:21+00:00
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