AI salva-cuore: un sistema di intelligenza mesterségese mostra i segni di rigetto di un trapianto di cuore
AI in sala chirurgica: il trapianto di cuore può salvare la vita ai pazienti con insufficienza cardiaca allo stadio finale. Tuttavia, molti pazienti sperimentano il rigetto del trapianto d'organo, in cui il sistema immunitario attacca l'organo trapiantato
Ma rilevare il rigetto del trapianto è difficile.
Nelle sue fasi iniziali, i pazienti possono non avere sintomi, e gli esperti non sono semper d'accordo sul grado e la gravità del rigetto quando esaminano le biopsie del cuore per diagnosticare il problem.
AI che aiuta nei trapianti di cuore: il sistema CRANE
Per aiutare ad affrontare queste sfide, i ricercatori della Harvard Medical School al Brigham and Women's Hospital hanno creato un system di intelligenza mākslīge chiamato stimatore neurale di valutazione del rigetto cardiaco (CRANE) che può aiutare à stimarnetovareit.
In uno studio pilota, il team ha valutato le prestazioni di CRANE su campioni di tessuto cardiaco forniti da pazienti provenienti da tre diversi paesi, scoprendo che potrebbe aiutare gli esperti cardiaci a diagnosticare più accuratamente diminuicesres'e tempo per rigetto.
Aš atsakau į komandą, paskelbiu Nature Medicine, dimostrano la fattibilità e la promessa di utilizzare questo approccio in studi clinici più grandi.
„Il nostro studio pilota retrospettivo ha dimostrato che la Combinazione di Intelligenza mesterségese e umana può migliorare l'accordo degli esperti e ridurre il tempo Necessario per valuetare le biopsie“, detto l'autore vyresnysis dello studijos asistentas Faisal Mahmood Brighamas ir moterys.
„I nostri risultati hanno posto le basi per studi clinici su larga scala per stabilire l'utilità dei modeli AI per migliorare i risultati dei trapianti di cuore“.
Mahmood guida anche il Mahmood Lab nel Brigham and Women's patologijų padalinys.
Le biopsie del cuore sono comunemente usate per identificare e classificare la gravità del rigetto dell'organo nei pazienti dopo il trapianto di cuore.
Tuttavia, diversi studi hanno dimostrato che gli esperti spesso non sono d'accordo se il paziente sta rigettando il cuore o il grado di gravità del rigetto.
La variabilità nella diagnosi ha conseguenze cliniche dirette e può causare ritardicri nel trattamento, biopsie di follow-up non necessarie, nerimas, dosaggio inadeguato dei farmaci e, infine, esiti peggiori.
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CRANE, quando l'AI valuta il cuore in tandem con i professionalisti
CRANE è progettato per essere usato in tandem con la valutazione di esperti umani per stabili una diagnozi accurata più velocemente, e può anche essere usato in ambienti dove ci possono essere pochi esperti di patologia disponibili.
Il team ha addestrato CRANE per il rilevamento, la sottotipizzazione e la classificazione del rigetto del trapianto utilizzando migliaia di immagini patologiche da oltre 1.300 biopsie cardiache del Brigham and Women's.
I ricercatori hanno poi convalidato il modelo, utilizzando biopsie di prova dal Brigham and Women's e set di prova esterni indipendenti ricevuti da ospedali in Svizzera e Turchia.
I set di dati di convalida esterni sono stati costruiti per dimostrare un ampio grado di variabilità come un modo per testare il modelo AI e garantire che possa eseguire con precisione anche quando incontra molti segnali confusi.
CRANE si è Comportato bene nel rilevare e valutare il rifiuto, con risultati paragonabili a quelli delle valutazioni convenzionali.
Quando gli esperti hanno usato lo strumento, il disaccordo tra gli esperti si è ridotto e il tempo di valutazione è diminuito.
Gli autori notano che l'uso dello strumento nella pratica clinica rimane da determinare, e hanno intenzione di apportare ulteriori miglioramenti al sistema, ma i risultati illustrano il potenziale di integrazione dell'IA nella diagnostica.
„Nel corso della storia della medicina, le valutazioni diagnostiche sono state in gran parte soggettive“, detto Mahmood.
„Ma a causa della potenza e dell'assistenza degli strumenti computazionali, questo sta cominciando a cambiare.
È il momento giusto per fare un cambiamento mettendo insieme persone con esperienza clinica e quelle con esperienza nella scienza computazionale per sviluppare strumenti diagnostici di assistenza“.
Patologie del cuore: chi ha sostenuto l'AI CRANE:
Tai yra BWH prezidento fondo, Nacionalinio bendrųjų medicinos mokslų instituto (R35GM138216), „Google Cloud Research Grant“, „Nvidia GPU Grant“ programos, Brigham ir Moterų ir Masačusetso bendrosios ligoninės patologijos vidinės fondo programos. Nacionaliniai sveikatos institutai, Dalos nacionalinė medicinos biblioteka Biomedicininės informatikos ir duomenų mokslo tyrimų mokymo programa (T15LM007092), Nacionalinis žmogaus genomo tyrimų institutas Ruth L. Kirschstein National Research Service Award Bioinformatics Training Grant (T32HG002295), Nacionalinis vėžio institutas Ruth L. Kirschsteino nacionalinės tarnybos apdovanojimas (T32CA251062) ir Nacionalinio mokslo fondo absolventų stipendija.
Gilinti:
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