AI חיסכון בלב: מערכת בינה מלאכותית מראה הבטחה בזיהוי סימנים של דחיית השתלת לב
AI חיסכון בלב: השתלת לב יכולה להציל חיים עבור חולים עם אי ספיקת לב סופנית. עם זאת, חולים רבים חווים דחיית השתלת איברים, שבה מערכת החיסון תוקפת את האיבר המושתל
אבל זיהוי דחיית השתלה הוא מאתגר. בשלביה המוקדמים, חולים עשויים שלא לחוות תסמינים, ומומחים לא תמיד מסכימים על מידת וחומרת הדחייה כאשר הם בודקים ביופסיות לב לאבחון הבעיה.
הקרדיופרוטציה והחייאה קרדיופולמונרית? בקר את הנעל EMD112 באקספו חירום עכשיו כדי ללמוד עוד
AI המסייע בהשתלות לב: מערכת CRANE
כדי לעזור להתמודד עם האתגרים הללו, חוקרי בית הספר לרפואה של הרווארד בבית החולים Brigham and Women's יצרו מערכת בינה מלאכותית בשם Cardiac Rejection Assessment Neural Estimator (CRANE) שיכולה לסייע בזיהוי דחייה ולהעריך את חומרתה.
במחקר פיילוט, הצוות העריך את הביצועים של CRANE על דגימות רקמות לב שסופקו על ידי מטופלים משלוש מדינות שונות, ומצא שזה יכול לעזור למומחי לב לאבחן בצורה מדויקת יותר דחייה ולהפחית את הזמן הדרוש לבדיקה.
תוצאות עבודת הצוות, שפורסמו ב-Nature Medicine, מדגימות את ההיתכנות וההבטחה של שימוש בגישה זו בניסויים קליניים גדולים יותר.
"מחקר הפיילוט הרטרוספקטיבי שלנו הראה ששילוב של בינה מלאכותית ואינטליגנציה אנושית יכול לשפר את הסכמת המומחים ולצמצם את הזמן הדרוש להערכת ביופסיות", אמר מחבר המחקר הבכיר פייסל מחמוד, עוזר פרופסור לפתולוגיה ב-Brigham and Women's.
"התוצאות שלנו מכינות את הקרקע לניסויים קליניים בקנה מידה גדול כדי לבסס את התועלת של מודלים של AI לשיפור תוצאות השתלת לב."
מחמוד גם מובילה את מעבדת מחמוד במחלקה לפתולוגיה בבריגהם ונשים.
ביופסיות לב משמשות בדרך כלל לזיהוי ודירוג חומרת דחיית האיברים בחולים לאחר השתלת לב.
עם זאת, מספר מחקרים הראו שלעתים קרובות מומחים חלוקים בשאלה האם המטופל דוחה את הלב או מידת חומרת הדחייה.
לשונות באבחון יש השלכות קליניות ישירות ועלולות לגרום לעיכובים קריטיים בטיפול, ביופסיות מעקב מיותרות, חרדה, מינון לא הולם של תרופות, ובסופו של דבר, לתוצאות גרועות יותר.
ציוד אק"ג? בקר בדף זול באקספו חירום
CRANE, כאשר AI מעריך את הלב ביחד עם אנשי מקצוע
CRANE נועד לשמש במקביל להערכת מומחים אנושית כדי לקבוע אבחנה מדויקת מהר יותר, וניתן להשתמש בו גם במסגרות שבהן עשויים להיות מעט מומחי פתולוגיה זמינים.
הצוות אימן את CRANE לאיתור, תת-טיפוס ודירוג של דחיית השתלה באמצעות אלפי תמונות פתולוגיות מלמעלה מ-1,300 ביופסיות לב מ-Brigham and Women's.
לאחר מכן, החוקרים אימתו את המודל, תוך שימוש בביופסיות בדיקה של Brigham and Women's וערכות בדיקות חיצוניות עצמאיות שהתקבלו מבתי חולים בשוויץ ובטורקיה.
מערכי האימות החיצוניים נבנו כדי להדגים מידה גדולה של שונות כדרך לבדיקת מאמץ של מודל הבינה המלאכותית ולהבטיח שהוא יכול לבצע ביצועים מדויקים גם כאשר הוא נתקל בהרבה אותות מבלבלים.
CRANE פעל היטב באיתור והערכת דחייה, עם תוצאות דומות לאלו של הערכות קונבנציונליות.
כאשר מומחים השתמשו בכלי, פחתה אי ההסכמה בין מומחים וזמן ההערכה ירד.
המחברים מציינים כי השימוש של הכלי בפרקטיקה הקלינית עדיין לא נקבע, והם מתכננים לבצע שיפורים נוספים במערכת, אך התוצאות ממחישות את הפוטנציאל של שילוב AI באבחון.
"לאורך ההיסטוריה של הרפואה, הערכות אבחנתיות היו סובייקטיביות במידה רבה", אמר מחמוד.
"אבל בגלל הכוח והסיוע של כלי חישוב, זה מתחיל להשתנות.
הגיע הזמן לעשות שינוי על ידי חיבור בין אנשים עם מומחיות קלינית ובעלי מומחיות במדעי החישוב כדי לפתח כלי אבחון מסייעים".
מחלת לב: מי תמך ב-AI CRANE
עבודה זו נתמכה בחלקה על ידי קרן הנשיאות של BWH, המכון הלאומי למדעי הרפואה הכללית (R35GM138216), מענק מחקר של Google Cloud, תוכנית המענק של Nvidia GPU, כספים פנימיים מ-Brigham and Women's ו-Massachusetts General Hospital Pathology, המכון הלאומי לבריאות , הספרייה הלאומית לרפואה תכנית הכשרה למחקר ביו-רפואי אינפורמטיקה ומדעי נתונים (T15LM007092), המכון הלאומי לחקר הגנום האנושי Ruth L. Kirschstein National Research Service Award Grant Training Grant (T32HG002295), המכון הלאומי לסרטן Ruth L. Kirschstein Award Service National Award (T32CA251062), ומלגת בוגרי הקרן הלאומית למדע.
קרא גם:
אי ספיקת לב ואינטליגנציה מלאכותית: אלגוריתם למידה עצמית לזיהוי סימנים בלתי נראים לא.ק.ג.
אי ספיקת לב: תסמינים וטיפולים אפשריים
מהו אי ספיקת לב וכיצד ניתן לזהות אותו?
לב: מהו התקף לב וכיצד אנו מתערבים?
האם יש לך דפיקות לב? הנה מה שהם ומה שהם מציינים
תסמיני התקף לב: מה לעשות בשעת חירום, תפקיד החייאה