हार्ट-सेविंग एआई: एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम हार्ट ट्रांसप्लांट रिजेक्शन के संकेतों की पहचान करने में वादा दिखाता है
हार्ट-सेविंग एआई: हार्ट ट्रांसप्लांट अंतिम चरण की हार्ट फेल्योर वाले मरीजों के लिए जीवन रक्षक हो सकता है। हालांकि, कई रोगियों को अंग प्रत्यारोपण अस्वीकृति का अनुभव होता है, जिसमें प्रतिरक्षा प्रणाली प्रतिरोपित अंग पर हमला करती है
लेकिन प्रत्यारोपण अस्वीकृति का पता लगाना चुनौतीपूर्ण है। अपने शुरुआती चरणों में, रोगियों को लक्षणों का अनुभव नहीं हो सकता है, और विशेषज्ञ हमेशा समस्या का निदान करने के लिए हृदय बायोप्सी की जांच करते समय अस्वीकृति की डिग्री और गंभीरता पर सहमत नहीं होते हैं।
एआई जो हृदय प्रत्यारोपण में मदद करता है: क्रेन प्रणाली
इन चुनौतियों का समाधान करने में मदद करने के लिए, ब्रिघम और महिला अस्पताल में हार्वर्ड मेडिकल स्कूल के जांचकर्ताओं ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली बनाई जिसे कार्डियक रिजेक्शन असेसमेंट न्यूरल एस्टिमेटर (CRANE) कहा जाता है जो अस्वीकृति का पता लगाने और इसकी गंभीरता का अनुमान लगाने में मदद कर सकता है।
एक पायलट अध्ययन में, टीम ने तीन अलग-अलग देशों के रोगियों द्वारा प्रदान किए गए हृदय-ऊतक के नमूनों पर क्रेन के प्रदर्शन का मूल्यांकन किया, जिसमें पाया गया कि यह हृदय विशेषज्ञों को अस्वीकृति का अधिक सटीक निदान करने और परीक्षा के लिए आवश्यक समय को कम करने में मदद कर सकता है।
नेचर मेडिसिन में प्रकाशित टीम के काम के परिणाम, बड़े नैदानिक परीक्षणों में इस दृष्टिकोण का उपयोग करने की व्यवहार्यता और वादे को प्रदर्शित करते हैं।
ब्रिघम एंड विमेन में पैथोलॉजी के एचएमएस सहायक प्रोफेसर, अध्ययन के वरिष्ठ लेखक फैसल महमूद ने कहा, "हमारे पूर्वव्यापी पायलट अध्ययन से पता चला है कि कृत्रिम बुद्धि और मानव बुद्धि के संयोजन से विशेषज्ञ समझौते में सुधार हो सकता है और बायोप्सी का मूल्यांकन करने के लिए आवश्यक समय कम हो सकता है।"
"हमारे परिणाम हृदय प्रत्यारोपण परिणामों में सुधार के लिए एआई मॉडल की उपयोगिता स्थापित करने के लिए बड़े पैमाने पर नैदानिक परीक्षणों के लिए मंच तैयार करते हैं।"
महमूद ब्रिघम और महिला में पैथोलॉजी विभाग में महमूद लैब का नेतृत्व भी करते हैं।
हृदय प्रत्यारोपण के बाद रोगियों में अंग अस्वीकृति की गंभीरता को पहचानने और ग्रेड देने के लिए हृदय बायोप्सी का उपयोग आमतौर पर किया जाता है।
हालांकि, कई अध्ययनों से पता चला है कि विशेषज्ञ अक्सर इस बात से असहमत होते हैं कि रोगी हृदय को अस्वीकार कर रहा है या अस्वीकृति की गंभीरता की डिग्री।
निदान में परिवर्तनशीलता के प्रत्यक्ष नैदानिक परिणाम होते हैं और उपचार में महत्वपूर्ण देरी, अनावश्यक अनुवर्ती बायोप्सी, चिंता, अपर्याप्त दवा खुराक, और अंततः, बदतर परिणाम हो सकते हैं।
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क्रेन, जब एआई पेशेवरों के साथ मिलकर दिल का आकलन करता है
CRANE को मानव विशेषज्ञ मूल्यांकन के साथ एक सटीक निदान को तेजी से स्थापित करने के लिए उपयोग करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और इसका उपयोग उन सेटिंग्स में भी किया जा सकता है जहां कुछ पैथोलॉजी विशेषज्ञ उपलब्ध हो सकते हैं।
टीम ने ब्रिघम और महिलाओं की 1,300 से अधिक हृदय बायोप्सी से हजारों पैथोलॉजी छवियों का उपयोग करके प्रत्यारोपण अस्वीकृति का पता लगाने, सबटाइपिंग और ग्रेडिंग के लिए क्रेन को प्रशिक्षित किया।
शोधकर्ताओं ने फिर ब्रिघम और महिलाओं से परीक्षण बायोप्सी और स्विट्जरलैंड और तुर्की के अस्पतालों से प्राप्त स्वतंत्र, बाहरी परीक्षण सेट का उपयोग करके मॉडल को मान्य किया।
बाहरी सत्यापन डेटासेट का निर्माण एआई मॉडल के तनाव-परीक्षण के तरीके के रूप में परिवर्तनशीलता की एक बड़ी डिग्री प्रदर्शित करने के लिए किया गया था और यह सुनिश्चित करता है कि यह बहुत सारे भ्रमित संकेतों का सामना करने पर भी सटीक प्रदर्शन कर सके।
CRANE ने अस्वीकृति का पता लगाने और उसका आकलन करने में अच्छा प्रदर्शन किया, जिसके परिणाम पारंपरिक आकलन से तुलनीय थे।
जब विशेषज्ञों ने उपकरण का इस्तेमाल किया, तो विशेषज्ञों के बीच असहमति कम हो गई और मूल्यांकन का समय कम हो गया।
लेखक ध्यान दें कि नैदानिक अभ्यास में उपकरण का उपयोग निर्धारित किया जाना बाकी है, और वे सिस्टम में और सुधार करने की योजना बना रहे हैं, लेकिन परिणाम एआई को निदान में एकीकृत करने की क्षमता को दर्शाते हैं।
महमूद ने कहा, "चिकित्सा के इतिहास में, नैदानिक मूल्यांकन काफी हद तक व्यक्तिपरक रहा है।"
"लेकिन कम्प्यूटेशनल टूल की शक्ति और सहायता के कारण, यह बदलना शुरू हो गया है।
सहायक नैदानिक उपकरण विकसित करने के लिए नैदानिक विशेषज्ञता वाले लोगों और कम्प्यूटेशनल विज्ञान में विशेषज्ञता वाले लोगों को एक साथ लाकर बदलाव करने का समय सही है।
हृदय रोग: एआई क्रेन का समर्थन किसने किया
इस काम को BWH प्रेसिडेंट फंड, नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ जनरल मेडिकल साइंसेज (R35GM138216), एक Google क्लाउड रिसर्च ग्रांट, Nvidia GPU ग्रांट प्रोग्राम, ब्रिघम एंड वीमेन और मैसाचुसेट्स जनरल हॉस्पिटल पैथोलॉजी, नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ के आंतरिक फंड द्वारा समर्थित किया गया था। , नेशनल लाइब्रेरी ऑफ मेडिसिन बायोमेडिकल इंफॉर्मेटिक्स एंड डेटा साइंस रिसर्च ट्रेनिंग प्रोग्राम (T15LM007092), नेशनल ह्यूमन जीनोम रिसर्च इंस्टीट्यूट रूथ एल। किर्शस्टीन नेशनल रिसर्च सर्विस अवार्ड बायोइनफॉरमैटिक्स ट्रेनिंग ग्रांट (T32HG002295), नेशनल कैंसर इंस्टीट्यूट रूथ एल। किर्शस्टीन नेशनल सर्विस अवार्ड (T32CA251062), और नेशनल साइंस फाउंडेशन ग्रेजुएट फेलोशिप।
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