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.

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