心臓を救うAI：人工知能システムは心臓移植拒絶反応の兆候を特定する上で有望です
心臓を救うAI：心臓移植は、末期心不全の患者にとって命を救うことができます。 しかし、多くの患者は、免疫系が移植された臓器を攻撃する臓器移植拒絶反応を経験します
しかし、移植片拒絶反応の検出は困難です。 初期の段階では、患者は症状を経験しない可能性があり、専門家は、問題を診断するために心臓生検を検査するときに、拒絶反応の程度と重症度について常に同意するとは限りません。
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心臓移植に役立つAI：CRANEシステム
これらの課題に対処するために、ブリガムアンドウィメンズ病院のハーバード大学医学部の研究者は、拒絶反応の検出とその重症度の推定に役立つ心臓拒絶反応評価神経推定器（CRANE）と呼ばれる人工知能システムを作成しました。
パイロット研究では、チームはXNUMXつの異なる国の患者から提供された心臓組織サンプルに対するCRANEのパフォーマンスを評価し、心臓の専門家が拒絶反応をより正確に診断し、検査に必要な時間を短縮できることを発見しました。
Nature Medicineに掲載されたチームの作業結果は、より大規模な臨床試験でこのアプローチを使用することの実現可能性と約束を示しています。
「私たちのレトロスペクティブパイロット研究は、人工知能と人間の知能を組み合わせることで、専門家の合意を改善し、生検を評価するために必要な時間を短縮できることを示しました」と、研究の上級著者であるブリガムアンドウィメンズの病理学のHMS助教授であるファイサルマフムードは述べています。
「私たちの結果は、心臓移植の結果を改善するためのAIモデルの有用性を確立するための大規模な臨床試験の準備を整えました。」
マフムードはまた、ブリガム・アンド・ウィメンズの病理学部のマフムード研究所を率いています。
心臓生検は、心臓移植後の患者の臓器拒絶反応の重症度を特定および評価するために一般的に使用されます。
しかし、いくつかの研究は、専門家が患者が心臓を拒絶しているかどうか、または拒絶の重症度の程度についてしばしば意見が一致しないことを示しています。
診断のばらつきは直接的な臨床的結果をもたらし、治療の重大な遅延、不必要なフォローアップ生検、不安、不十分な投薬、そして最終的にはより悪い結果を引き起こす可能性があります。
CRANE、AIが専門家と協力して心臓を評価するとき
CRANEは、人間の専門家による評価と組み合わせて使用するように設計されており、正確な診断をより迅速に確立できます。また、病理学の専門家がほとんどいない状況でも使用できます。
チームは、ブリガム・アンド・ウィメンズの1,300以上の心臓生検からの数千の病理画像を使用して、移植拒絶反応の検出、サブタイピング、および等級付けのためにCRANEをトレーニングしました。
次に、研究者は、スイスとトルコの病院から受け取ったブリガムアンドウィメンズのテスト生検と独立した外部テストセットを使用して、モデルを検証しました。
外部検証データセットは、AIモデルのストレステストを行い、多くの紛らわしい信号に遭遇した場合でも正確に実行できることを確認する方法として、大きな変動性を実証するために構築されました。
CRANEは、拒否の検出と評価で優れたパフォーマンスを示し、従来の評価の結果と同等の結果が得られました。
専門家がツールを使用すると、専門家間の不一致が減少し、評価時間が短縮されました。
著者らは、臨床診療でのツールの使用はまだ決定されておらず、システムをさらに改善する予定であると述べていますが、結果はAIを診断に統合する可能性を示しています。
「医学の歴史を通して、診断評価は主に主観的でした」とマフムードは言いました。
「しかし、計算ツールの能力と支援のおかげで、それは変化し始めています。
臨床の専門知識を持つ人々と計算科学の専門知識を持つ人々を集めて支援診断ツールを開発することにより、シフトを起こす時が来ました。」
心臓病：AICRANEをサポートした人
この作業は、BWH大統領基金、国立医学研究所（R35GM138216）、Googleクラウド研究助成金、Nvidia GPU助成プログラム、ブリガムアンドウィメンズおよびマサチューセッツ総合病院病理学、国立衛生研究所からの内部基金によって部分的にサポートされました。 、国立医学図書館生物医学情報学およびデータ科学研究トレーニングプログラム（T15LM007092）、国立人間ゲノム研究所ルースL.キルシュシュタイン国立研究サービス賞バイオインフォマティクストレーニング助成金（T32HG002295）、国立癌研究所ルースL.キルシュシュタイン国立サービス賞（T32CA251062）、および国立科学財団大学院フェローシップ。
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