Использование глубокого обучения для диагностики COVID-19

Пандемия COVID-19, начавшаяся в 2019 году, привела к миллионам смертей во всём мире. За этот период стали очевидны экономические и медицинские последствия инфекции COVID-19 для пациентов, перенёсших острую фазу заболевания. В ходе пандемии медицинское научное сообщество широко использовало компьютерный анализ медицинских изображений и данных. В частности, часто применялись методы глубокого обучения — подходы на основе искусственного интеллекта (ИИ). В настоящем обзоре представлены методы ИИ на основе глубокого обучения для диагностики COVID-19 по данным рентгенографии органов грудной клетки и компьютерной томографии. Были проанализированы 30 публикаций, вышедших с февраля 2020 года по март 2022 года, в которых для выявления COVID-19 использовались двумерные (2D) и трёхмерные (3D) глубокие сверточные нейронные сети в сочетании с переносом обучения. В обзоре описано, каким образом методы глубокого обучения выявляют COVID-19, а также освещён ряд ограничений предложенных методов.