AI salva-cuore: un sistema de inteligência artificial mostra segni di rigetto di un trapianto di cuore
AI in sala chirurgica: il trapianto di cuore può save the vita ai pazienti con insufficienza cardiaca allo stadio finale. Tuttavia, molti pazienti sperimentano il rigetto del trapianto d'organo, in cui il sistema imunológico attacca l'organo trapiantato
Mas rilevare il rigetto del trapianto é difícil.
Nelle sue fasi iniziali, i pazienti canno non avere sintomi, e gli esperti non son sempre d'accordo sul grado and la gravità del rigetto when esaminano le biopsie del cuore per diagnostice il problem.
AI che aiuta nei trapianti di cuore: o sistema CRANE
Para ajudar e afrontar essa sfide, os pesquisadores da Harvard Medical School em Brigham and Women's Hospital não criaram um sistema de inteligência artificial que estimula a estimulação neural da avaliação do direito cardíaco (CRANE) que pode ajudar a fornecer o controle e estimar a gravidade.
Em um estúdio piloto, a equipe avaliou as prestações de CRANE nos campos de testes cardíacos forniti da pazienti provenienti dos três diversos paesi, scoprendo che potrebbe aiutare gli esperti cardíacos um diagnóstico mais preciso do rigetto e diminuir o tempo necessário para o mesmo.
Os resultados do trabalho do time, pubblicati su Nature Medicine, mostramos a fattibilità e a promessa de utilizar este appproccio in studi clinici mais grandi.
“Il nostro studio pilota retrospettivo ha dimostrato che la combinazione di intelligenza artificiale e umana può melhor l'accordo degli esperti e ridurre il tempo necessario per valutare le biopsie”, ha detto l'autore senior dello studio Faisal Mahmood, assistente professore di patologia alla Brigham e Mulheres.
“Nostri resultados não postei os fundamentos para estudos clínicos com escala larga para estabilizar a utilização dos modelos AI para melhorar os resultados dos trapianti di cuore”.
Mahmood guia e o Mahmood Lab no departamento de patologia de Brigham and Women's.
A biopsia do corpo pode ser usada comunitariamente para identificar e classificar a gravidade do órgão de origem nei pazienti dopo il trapianto di cuore.
Tuttavia, diversi studi hanno dimostrato che gli esperti spesso non son d'accorde se il paziente sta rigettando o cuore ou il grado di gravità del rigetto.
La variabilità nella diagnosi ha podenze cliniche dirette e può causar ritardi critici nel trattamento, biopsie di follow-up non necessarie, ansiedade, dose inadequada de medicamentos e, infine, esiti peggiori.
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CRANE, quando l'AI valuta il cuore in tandem com i professionisti
CRANE é projetado para ser usado em tandem com a avaliação de esperanças de uma pessoa para estabilizar um diagnóstico preciso mais rapidamente, e pode ser usado em ambientes dove cino essere pochi esperti di patologia disponível.
A equipe tem adicionado CRANE para o rilevamento, o sottotipizzazione e a classificação do rigetto del trapianto utilizando migliaia de imagens patológicas de mais de 1.300 biópsia cardíaca de Brigham and Women's.
Eu testei hanno poi convalidato il modello, utilizando biópsia de prova dal Brigham and Women e set di prova esterni indipendenti ricevuti da ospedali in Svizzera e Turchia.
Eu defino os dados de confirmação que são estabelecidos para mostrar um grau de variação de amplitude como um modo para testar o modelo de IA e garantir que você possa escolhê-lo com precisão quando contrariar muitas confusões.
CRANE si è comportado bene nel rilevare e valutare il rifiuto, com resultados paragonabili a quelli delle valutazioni convenzionali.
Quando gli esperti hanno usato lo strumento, o desacordo com gli esperti é ridotto e il tempo di valutazione é diminuto.
Gli autori notano che l'uso dello strumento nella prática clínica rimando para determinar, e hano intenzione di appportare ulteriori miglioramenti the system, may rultati illustrano il potenziale di integrazione dell'IA nella diagnostica.
“Nel corso della storia della medicina, le valutazioni diagnostiche sono state in gran parte soggettive”, disse Mahmood.
“Ma a causa della potência e dell'assistenza degli strumenti computazionali, que sta començando a cambiare.
È il momento giusto per fare un cambiamento mettendo insieme persone con esperienza clinica e quelle con esperienza nella scienza computazionale for sviluppare strumenti diagnostici di assistenza”.
Patologie del cuore: chi ha sostenuto l'AI CRANE:
Este trabalho está em parte do BWH President's Fund, do National Institute of General Medical Sciences (R35GM138216), da un Google Cloud Research Grant, da Nvidia GPU Grant Program, da fondi interni del Brigham and Women's and Massachusetts General Hospital Pathology, dal National Institutes of Health, da National Library of Medicine Biomedical Informatics and Data Science Research Training Program (T15LM007092), do National Human Genome Research Institute Ruth L. Kirschstein National Research Service Award Bioinformatics Training Grant (T32HG002295), do National Cancer Institute Ruth L. Kirschstein National Service Award (T32CA251062) e a National Science Foundation Graduate Fellowship.
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