Oszczędzająca serce sztuczna inteligencja: system sztucznej inteligencji daje nadzieję na identyfikację oznak odrzucenia przeszczepu serca
Oszczędzająca serce sztuczna inteligencja: przeszczep serca może uratować życie pacjentom ze schyłkową niewydolnością serca. Jednak wielu pacjentów doświadcza odrzucenia przeszczepionego narządu, w którym układ odpornościowy atakuje przeszczepiony narząd
Ale wykrywanie odrzucenia przeszczepu jest trudne. We wczesnych stadiach pacjenci mogą nie odczuwać objawów, a eksperci nie zawsze są zgodni co do stopnia i ciężkości odrzucenia podczas badania biopsji serca w celu zdiagnozowania problemu.
AI, która pomaga w przeszczepach serca: system CRANE
Aby sprostać tym wyzwaniom, badacze z Harvard Medical School w Brigham and Women's Hospital stworzyli system sztucznej inteligencji zwany neuronowym estymatorem oceny odrzucenia serca (CRANE), który może pomóc wykryć odrzucenie i oszacować jego nasilenie.
W badaniu pilotażowym zespół ocenił działanie CRANE na próbkach tkanek serca dostarczonych przez pacjentów z trzech różnych krajów, stwierdzając, że może to pomóc ekspertom kardiologicznym w dokładniejszym diagnozowaniu odrzucenia i skróceniu czasu potrzebnego na badanie.
Wyniki prac zespołu, opublikowane w Nature Medicine, pokazują wykonalność i obietnicę zastosowania tego podejścia w większych badaniach klinicznych.
„Nasze retrospektywne badanie pilotażowe wykazało, że połączenie sztucznej inteligencji i ludzkiej inteligencji może poprawić zgodność ekspertów i skrócić czas potrzebny do oceny biopsji” – powiedział starszy autor badania Faisal Mahmood, asystent profesora patologii w HMS w Brigham and Women's.
„Nasze wyniki przygotowały grunt pod zakrojone na szeroką skalę badania kliniczne mające na celu ustalenie użyteczności modeli sztucznej inteligencji do poprawy wyników przeszczepów serca”.
Mahmood prowadzi również Mahmood Lab na Wydziale Patologii w Brigham and Women's.
Biopsje serca są powszechnie stosowane do identyfikacji i oceny ciężkości odrzucenia narządu u pacjentów po przeszczepieniu serca.
Jednak kilka badań wykazało, że eksperci często nie zgadzają się co do tego, czy pacjent odrzuca serce, czy też stopień nasilenia odrzucenia.
Różnorodność diagnozy ma bezpośrednie konsekwencje kliniczne i może powodować krytyczne opóźnienia w leczeniu, niepotrzebne biopsje kontrolne, niepokój, nieodpowiednie dawkowanie leków i ostatecznie gorsze wyniki.
SPRZĘT EKG? ODWIEDŹ STOISKO ZOLL NA EMERGENCY EXPO
CRANE, gdy AI ocenia serce w parze z profesjonalistami
CRANE jest przeznaczony do stosowania w połączeniu z oceną ekspertów ludzkich w celu szybszego ustalenia dokładnej diagnozy, a także może być stosowany w warunkach, w których dostępnych jest niewielu ekspertów w dziedzinie patologii.
Zespół przeszkolił CRANE w wykrywaniu, określaniu podtypów i ocenianiu odrzucenia przeszczepu przy użyciu tysięcy obrazów patologicznych z ponad 1,300 biopsji serca z Brigham i Women's.
Następnie naukowcy dokonali walidacji modelu, wykorzystując biopsje testowe z Brigham and Women oraz niezależne, zewnętrzne zestawy testowe otrzymane ze szpitali w Szwajcarii i Turcji.
Zewnętrzne zbiory danych do walidacji zostały skonstruowane w celu wykazania dużego stopnia zmienności jako sposobu testowania warunków skrajnych modelu AI i zapewnienia, że może on działać dokładnie, nawet gdy napotka wiele mylących sygnałów.
Projekt CRANE osiągnął dobre wyniki w wykrywaniu i ocenie odrzucenia, uzyskując wyniki porównywalne z wynikami konwencjonalnych ocen.
Gdy eksperci korzystali z narzędzia, skrócono spory między ekspertami i skróciło się czas oceny.
Autorzy zauważają, że zastosowanie narzędzia w praktyce klinicznej pozostaje do ustalenia i planują dalsze usprawnienia systemu, ale wyniki ilustrują potencjał integracji sztucznej inteligencji w diagnostyce.
„W całej historii medycyny oceny diagnostyczne były w dużej mierze subiektywne” – powiedział Mahmood.
„Ale ze względu na moc i pomoc narzędzi obliczeniowych zaczyna się to zmieniać.
Nadszedł właściwy czas, aby dokonać zmiany poprzez zgromadzenie osób posiadających wiedzę kliniczną i tych z wiedzą z zakresu nauk komputerowych w celu opracowania pomocniczych narzędzi diagnostycznych”.
Choroba serca: kto wspierał AI CRANE
Praca ta była częściowo wspierana przez Fundusz Prezesa BWH, National Institute of General Medical Sciences (R35GM138216), Google Cloud Research Grant, Nvidia GPU Grant Program, fundusze wewnętrzne z Brigham and Women's and Massachusetts General Hospital Pathology, National Institutes of Health , National Library of Medicine Biomedical Informatics and Data Science Research Training Program (T15LM007092), National Human Genome Research Institute Ruth L. Kirschstein National Research Service Award Bioinformatics Training Grant (T32HG002295), National Cancer Institute Ruth L. Kirschstein National Service Award (T32CA251062) oraz stypendium dla absolwentów National Science Foundation.
Czytaj także:
Emergency Live jeszcze bardziej…Live: Pobierz nową darmową aplikację swojej gazety na iOS i Androida
Niewydolność serca: objawy i możliwe sposoby leczenia
Co to jest niewydolność serca i jak ją rozpoznać?
Serce: co to jest atak serca i jak możemy interweniować?
Czy masz kołatanie serca? Oto, czym one są i co wskazują
Objawy zawału serca: co robić w nagłych wypadkach, rola resuscytacji krążeniowo-oddechowej