IA qui sauve le cœur : un système d'intelligence artificielle semble prometteur pour identifier les signes de rejet d'une greffe cardiaque

IA qui sauve le cœur : la transplantation cardiaque peut sauver la vie des patients atteints d'insuffisance cardiaque en phase terminale. Cependant, de nombreux patients subissent un rejet de greffe d'organe, dans lequel le système immunitaire attaque l'organe transplanté

Mais détecter le rejet de greffe est difficile. Dans ses premiers stades, les patients peuvent ne pas ressentir de symptômes et les experts ne s'entendent pas toujours sur le degré et la gravité du rejet lorsqu'ils examinent des biopsies cardiaques pour diagnostiquer le problème.

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L'IA qui aide aux transplantations cardiaques : le système CRANE

Pour aider à relever ces défis, les enquêteurs de la Harvard Medical School du Brigham and Women's Hospital ont créé un système d'intelligence artificielle appelé estimateur neuronal d'évaluation du rejet cardiaque (CRANE) qui peut aider à détecter le rejet et à estimer sa gravité.

Dans une étude pilote, l'équipe a évalué les performances de CRANE sur des échantillons de tissus cardiaques fournis par des patients de trois pays différents, constatant que cela pourrait aider les experts cardiaques à diagnostiquer plus précisément le rejet et à réduire le temps nécessaire à l'examen.

Les résultats des travaux de l'équipe, publiés dans Nature Medicine, démontrent la faisabilité et la promesse d'utiliser cette approche dans des essais cliniques plus importants.

"Notre étude pilote rétrospective a démontré que la combinaison de l'intelligence artificielle et de l'intelligence humaine peut améliorer l'accord des experts et réduire le temps nécessaire pour évaluer les biopsies", a déclaré l'auteur principal de l'étude, Faisal Mahmood, professeur adjoint de pathologie HMS à Brigham and Women's.

"Nos résultats ouvrent la voie à des essais cliniques à grande échelle visant à établir l'utilité des modèles d'IA pour améliorer les résultats des transplantations cardiaques."

Mahmood dirige également le Mahmood Lab du département de pathologie de Brigham and Women's.

Les biopsies cardiaques sont couramment utilisées pour identifier et évaluer la gravité du rejet d'organe chez les patients après une transplantation cardiaque.

Cependant, plusieurs études ont montré que les experts sont souvent en désaccord sur le point de savoir si le patient rejette le cœur ou sur le degré de gravité du rejet.

La variabilité du diagnostic a des conséquences cliniques directes et peut entraîner des retards critiques dans le traitement, des biopsies de suivi inutiles, de l'anxiété, un dosage inadéquat des médicaments et, en fin de compte, de moins bons résultats.

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CRANE, quand l'IA évalue le cœur en tandem avec des professionnels

CRANE est conçu pour être utilisé en tandem avec une évaluation par un expert humain afin d'établir un diagnostic précis plus rapidement, et il peut également être utilisé dans des contextes où il peut y avoir peu d'experts en pathologie disponibles.

L'équipe a formé CRANE pour la détection, le sous-typage et le classement du rejet de greffe à l'aide de milliers d'images pathologiques provenant de plus de 1,300 XNUMX biopsies cardiaques de Brigham and Women's.

Les chercheurs ont ensuite validé le modèle, en utilisant des biopsies de test du Brigham and Women's et des ensembles de tests externes indépendants reçus d'hôpitaux en Suisse et en Turquie.

Les ensembles de données de validation externes ont été construits pour démontrer un degré élevé de variabilité comme moyen de tester le modèle d'IA et de s'assurer qu'il peut fonctionner avec précision même lorsqu'il rencontre de nombreux signaux déroutants.

CRANE a obtenu de bons résultats dans la détection et l'évaluation du rejet, avec des résultats comparables à ceux des évaluations conventionnelles.

Lorsque les experts ont utilisé l'outil, les désaccords entre experts ont été réduits et le temps d'évaluation a diminué.

Les auteurs notent que l'utilisation de l'outil dans la pratique clinique reste à déterminer, et ils prévoient d'apporter d'autres améliorations au système, mais les résultats illustrent le potentiel d'intégration de l'IA dans les diagnostics.

"Tout au long de l'histoire de la médecine, les évaluations diagnostiques ont été largement subjectives", a déclaré Mahmood.

« Mais grâce à la puissance et à l'assistance des outils informatiques, cela commence à changer.

Le moment est venu de faire un changement en réunissant des personnes ayant une expertise clinique et celles ayant une expertise en science informatique pour développer des outils de diagnostic d'assistance.

Maladie cardiaque : qui a soutenu AI CRANE

Ce travail a été soutenu en partie par le Fonds du président BWH, l'Institut national des sciences médicales générales (R35GM138216), une subvention de recherche Google Cloud, le programme de subventions Nvidia GPU, des fonds internes de Brigham and Women's et Massachusetts General Hospital Pathology, les National Institutes of Health , la National Library of Medicine Biomedical Informatics and Data Science Research Training Program (T15LM007092), le National Human Genome Research Institute Ruth L. Kirschstein National Research Service Award Bioinformatics Training Grant (T32HG002295), le National Cancer Institute Ruth L. Kirschstein National Service Award (T32CA251062) et la bourse d'études supérieures de la National Science Foundation.

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La source:

Harvard Medical School

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