AI salva-cuore: un system di intelligenza artificiale mostra и segni di rigetto di un trapianto di cuore
AI in sala chirurgica: il trapianto di cuore può salvare la vita ai pazienti con insufficienza cardiaca allo stadio finale. Tuttavia, molti pazienti sperimentano il rigetto del trapianto d'organo, in cui il sistema immunitario attacca l'organo trapiantato
Ma rilevare il rigetto del trapianto è difficile.
Nelle sue fasi iniziali, i pazienti possono non avere sintomi, e gli esperti non sono semper d'accordo sul grado e la gravità del rigetto quando esaminano le biopsie del cuore per diagnosticare il problem.
AI che aiuta nei trapianti di cuore: il system CRANE
Per aiutare ad affrontare queste sfide, i ricercatori della Harvard Medical School al Brigham and Women's Hospital hanno creato un system di intelligenza artificiale chiamato stimatore neurale di valutazione del rigetto cardiaco (CRANE) che puòriel aigetoreutarevit gratis.
In uno studio pilota, il екипът има оценка на престационарите на CRANE su campioni di tessuto cardiaco forniti da pazienti provenienti da tre diversi paesi, scoprendo che potrebbe aiutare gli esperti cardiaci a diagnosticare più accuratamente il rigetto e diminuirel tempo e diminuire.
I risultati del lavoro del team, pubblicati su Nature Medicine, dimostrano la fattibilità e la promessa di utilizzare questo approccio in studi clinici più grandi.
„Il nostro studio pilota retrospettivo ha dimostrato che la combinazione di intelligenza artificiale e umana può migliorare l'accordo degli esperti e ridurre il tempo necessario per valutare le biopsie“, ha detto l'autoresal senior professional asistence на всички студенти Бригъм и жени.
„I nostri risultati hanno posto le basi per studi clinici su larga scala per stabilire l'utilità dei modelli AI per migliorare и risultati dei trapianti di cuore”.
Махмуд ръководи лабораторията на Махмуд в отдела на патологията на Бригам и жените.
Le biopsie del cuore sono comunemente usate per identificare e classificare la gravità del rigetto dell'organo nei pazienti dopo il trapianto di cuore.
Tuttavia, diversi studi hanno dimostrato che gli esperti spesso non sono d'accordo se il paziente sta rigettando il cuore o il grado di gravità del rigetto.
La variabilità nella diagnosi ha conseguenze cliniche dirette e può causare ritardi critici nel trattamento, биопсия за проследяване не е необходима, безпокойство, dosaggio inadeguato dei farmaci e, infine, esiti peggiori.
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CRANE, quando l'AI valuta il cuore в тандем с и професионалисти
CRANE è progettato per essere usato in tandem con la valutazione di esperti umani per stabilire una diagnosi accurata più velocemente, e può anche essere usato in ambienti dove ci possono essere pochi esperti di patologia.
Екипът е добавил CRANE за рилементо, стипендия и класификация на ригето дел трапианто, използвайки миглия от патологичните изображения на повече от 1.300 биопсия на сърдечна сърдечна дейност на Бригъм и жени.
I ricercatori hanno poi convalidato il modello, utilizzando biopsie di prova dal Brigham and Women's e set di prova esterni indipendenti ricevuti da ospedali in Svizzera e Turchia.
Зададох дати на convalida esterni sono stati costruiti per dimostrare un ampio grado di variabilità come un modo per testare il modello AI e garantire che possa eseguire con precisione anche quando incontra molti segnali confusi.
CRANE si è comportato bene nel rilevare e valutare il rifiuto, con risultati paragonabili a quelli delle valutazioni convenzionali.
Quando gli esperti hanno usato lo strumento, il disaccordo tra gli esperti si è ridotto e il tempo di valutazione è diminuito.
Gli autori notano che l'uso dello strumento nella pratica clinica rimane da determinare, e hanno intenzione di appportare ulteriori miglioramenti al system, ma i risultati illustrano il potenziale di integrazione dell'IA nella diagnostica.
„Nel corso della storia della medicina, le valutazioni diagnostiche sono state in gran parte soggettive“, това е Махмуд.
„Ma a causa della potenza e dell'assistenza degli strumenti computazionali, questo sta cominciando a cambiare.
È il momento giusto per fare un cambiamento mettendo insieme persone con esperienza clinica e quelle con esperienza nella scienza computazionale per sviluppare instrumenti diagnostici di assistenza”.
Patologie del cuore: chi ha sostenuto l'AI CRANE:
Това е част от Президентския фонд на BWH, Националния институт по общи медицински науки (R35GM138216), от Google Cloud Research Grant, от Nvidia GPU Grant Program, от фонда за интерни дел Brigham и за жените и Massachusetts General Hospital Pathology Национални институти по здравеопазване, Национална медицинска библиотека по медицина, биомедицинска информатика и учебна програма за научни изследвания (T15LM007092), дал Национален институт за изследване на човешкия геном Рут Л. Киршщайн Награда на националната изследователска служба Грант за обучение по биоинформатика (T32HG002295), или Национален институт по рака на Рут Л. Награда за национална служба Киршщайн (T32CA251062) и стипендия на Националната научна фондация.
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