Szívkímélő mesterséges intelligencia: egy mesterséges intelligencia rendszer ígéretesnek bizonyul a szívtranszplantációs kilökődés jeleinek azonosításában
Szívmentő mesterséges intelligencia: a szívátültetés életmentő lehet a végstádiumú szívelégtelenségben szenvedő betegek számára. Azonban sok beteg szervátültetett kilökődést tapasztal, amelyben az immunrendszer megtámadja az átültetett szervet
A transzplantátum kilökődésének kimutatása azonban kihívást jelent. A kezdeti szakaszban a betegek nem tapasztalhatnak tüneteket, és a szakértők nem mindig értenek egyet a kilökődés mértékében és súlyosságában, amikor szívbiopsziát vizsgálnak a probléma diagnosztizálására.
Szívátültetésben segítő mesterséges intelligencia: a CRANE rendszer
E kihívások kezelésének elősegítése érdekében a Brigham and Women's Hospital Harvard Medical School kutatói létrehoztak egy mesterséges intelligencia rendszert, az úgynevezett cardiac rejection assessment neural estimator (CRANE), amely segíthet észlelni a kilökődést és megbecsülni annak súlyosságát.
Egy kísérleti tanulmányban a csapat értékelte a CRANE teljesítményét három különböző országból származó betegek szívszöveti mintáin, és megállapította, hogy ez segíthet a szívszakértőknek pontosabban diagnosztizálni a kilökődést, és csökkenteni a vizsgálathoz szükséges időt.
A csapat munkájának a Nature Medicine-ben megjelent eredményei azt mutatják, hogy megvalósítható és ígéretes ez a megközelítés nagyobb klinikai vizsgálatokban.
"Retrospektív kísérleti tanulmányunk bebizonyította, hogy a mesterséges intelligencia és az emberi intelligencia kombinálása javíthatja a szakértői egyetértést, és csökkentheti a biopsziák értékeléséhez szükséges időt" - mondta a tanulmány vezető szerzője, Faisal Mahmood, a Brigham and Women's patológiai adjunktusa.
"Eredményeink megalapozzák a nagyszabású klinikai vizsgálatok terepet, amelyek célja az AI-modellek használhatóságának megállapítása a szívátültetési eredmények javításában."
Mahmood vezeti a Mahmood Labot is a Brigham and Women's Patológiai Tanszékén.
A szívbiopsziát általában a szívátültetés utáni betegek szervkilökődésének azonosítására és súlyosságának minősítésére használják.
Számos tanulmány kimutatta azonban, hogy a szakértők gyakran nem értenek egyet abban, hogy a páciens elutasítja-e a szívet, vagy a kilökődés súlyossági fokát illetően.
A diagnózis változatossága közvetlen klinikai következményekkel jár, és kritikus késedelmet okozhat a kezelésben, szükségtelen nyomon követési biopsziát, szorongást, nem megfelelő gyógyszeradagolást és végső soron rosszabb kimeneteleket.
EKG BERENDEZÉS? Látogasson el a ZOLL BOOTH -ra a vészhelyzeti expón
CRANE, amikor a mesterséges intelligencia a szakemberekkel párhuzamosan értékeli a szívet
A CRANE-t úgy tervezték, hogy az emberi szakértői értékeléssel párhuzamosan használható legyen a pontos diagnózis gyorsabb felállítása érdekében, és olyan körülmények között is használható, ahol kevés patológiai szakember áll rendelkezésre.
A csapat a Brigham and Women's több mint 1,300 szívbiopsziájának több ezer patológiás képének felhasználásával képezte ki a CRANE-t a transzplantációs kilökődés kimutatására, altípusának meghatározására és osztályozására.
A kutatók ezután validálták a modellt a Brigham and Women's tesztbiopsziáival, valamint a svájci és törökországi kórházakból kapott független, külső tesztkészletekkel.
A külső érvényesítési adatkészleteket úgy hozták létre, hogy demonstrálják a nagyfokú variabilitást az AI-modell stressz-tesztjének módjaként, és biztosítsák, hogy még akkor is pontosan működjön, ha sok zavaró jellel találkozik.
A CRANE jól teljesített az elutasítás észlelésében és értékelésében, a hagyományos értékelések eredményeihez hasonló eredményekkel.
Amikor a szakértők használták az eszközt, csökkentek a szakértők közötti nézeteltérések, és csökkent az értékelési idő.
A szerzők megjegyzik, hogy az eszköz klinikai gyakorlatban való felhasználása még tisztázásra vár, és további fejlesztéseket terveznek a rendszeren, de az eredmények szemléltetik az AI diagnosztikába való integrálásának lehetőségét.
"Az orvostudomány története során a diagnosztikai értékelések nagyrészt szubjektívek voltak" - mondta Mahmood.
„De a számítási eszközök erejének és segítségének köszönhetően ez kezd megváltozni.
Itt az ideje, hogy változtassunk azáltal, hogy összehozzuk a klinikai és a számítástechnikában jártas embereket, hogy segítő diagnosztikai eszközöket fejlesszenek ki.”
Szívbetegség: ki támogatta az AI CRANE-t
Ezt a munkát részben a BWH elnöki alapja, az Országos Általános Orvostudományi Intézet (R35GM138216), a Google Cloud Research Grant, az Nvidia GPU Grant Program, a Brigham és a Women's és a Massachusetts General Hospital Pathology, valamint a National Institutes of Health belső alapjai támogatták. , az Országos Orvostudományi Könyvtár Orvosbiológiai Informatikai és Adattudományi Kutatói Képzési Program (T15LM007092), a Nemzeti Humán Genom Kutatóintézet Ruth L. Kirschstein Nemzeti Kutatószolgálat Díja Bioinformatikai Képzési Ösztöndíj (T32HG002295), a Nemzeti Rákkutató Intézet Ruth L. Kirschstein Nemzeti Szolgálati Díja (T32CA251062), valamint a National Science Foundation Graduate Fellowship.
Olvassa el még:
Emergency Live Még több…Élő: Töltse le újságja új ingyenes alkalmazását IOS és Android rendszerre
Szívelégtelenség: tünetek és lehetséges kezelések
Mi a szívelégtelenség és hogyan ismerhető fel?
Szív: Mi a szívroham és hogyan avatkozzunk be?
Szívdobogása van? Íme, mik ezek, és mit jeleznek
A szívroham tünetei: Mi a teendő vészhelyzetben, az újraélesztés szerepe