Исследования и наблюдения показывают, что COVID-19 часто не заканчивается лихорадкой, кашлем, нарушением вкуса и обоняния или другими характерными симптомами. Все больше и больше людей проходят через «длительный COVID-19», включающий различного рода осложнения, в основном связанные с дыхательной системой и проблемы с эффективностью дыхания, которые чаще всего являются следствием пневмонии. Если вы хотите узнать, когда нужно делать кт легких при коронавирусе, то прошу посетить данный сайт.
Более того, некоторые люди, инфицированные вирусом SARS-CoV-2, переносят инфекцию в легкой или даже бессимптомной форме, однако в их легких часто появляются поражения. По этой причине людям, заметившим после перенесенного заболевания проблемы с дыхательными путями, следует обратиться к врачу, который направит их на диагностические исследования для оценки изменений в легких.
Предоставление таким людям надлежащей диагностики имеет решающее значение для возвращения к физической форме. Компьютерная томография грудной клетки может помочь в быстром и эффективном выявлении изменений в легких после COVID-19 и начале соответствующей терапии. В отдельных учреждениях такие тесты проводятся при поддержке современных технологий с использованием искусственного интеллекта, что помогает врачам быстро и правильно описывать изображение легких.
Искусственный интеллект в компьютерной томографии
Компьютерная томография органов грудной клетки является, помимо рентгенографии, одним из наиболее часто выполняемых визуализирующих диагностических исследований при заболеваниях органов дыхания. Его целью является тщательная морфологическая оценка легких, а также других структур, расположенных в грудной клетке. Учитывая рост числа людей с заболеваниями органов дыхания в результате COVID-19, а также роль лучевой диагностики и лечения легочных осложнений, современные технологии с искусственным интеллектом являются существенным подспорьем в диагностике изменений.
Технология с использованием искусственного интеллекта работает на основе алгоритмов глубокого обучения и машинного обучения. На основе изображений, полученных вовремя КТ грудной клетки и классической радиологии, поддерживает рентгенологов в их интерпретации с точки зрения выявления и оценки заболеваний легких. Выделяет аномалии на изображении, выявляя участки с приподнятыми и большими затемнениями в легочной ткани, характеризует их анатомию и сопоставляет результаты с эталонными значениями.