Heart-Saving AI: um sistema de inteligência artificial mostra-se promissor na identificação de sinais de rejeição de transplante de coração
Heart-Saving AI: o transplante cardíaco pode salvar a vida de pacientes com insuficiência cardíaca em estágio terminal. No entanto, muitos pacientes experimentam rejeição de transplante de órgão, na qual o sistema imunológico ataca o órgão transplantado
Mas detectar a rejeição do transplante é um desafio. Em seus estágios iniciais, os pacientes podem não apresentar sintomas, e os especialistas nem sempre concordam com o grau e a gravidade da rejeição quando examinam biópsias cardíacas para diagnosticar o problema.
IA que ajuda em transplantes cardíacos: o sistema CRANE
Para ajudar a enfrentar esses desafios, os pesquisadores da Harvard Medical School no Brigham and Women's Hospital criaram um sistema de inteligência artificial chamado estimador neural de avaliação de rejeição cardíaca (CRANE) que pode ajudar a detectar a rejeição e estimar sua gravidade.
Em um estudo piloto, a equipe avaliou o desempenho do Crane em amostras de tecido cardíaco fornecidas por pacientes de três países diferentes, descobrindo que ele poderia ajudar os especialistas cardíacos a diagnosticar com mais precisão a rejeição e diminuir o tempo necessário para o exame.
Os resultados do trabalho da equipe, publicados na Nature Medicine, demonstram a viabilidade e a promessa de usar essa abordagem em ensaios clínicos maiores.
“Nosso estudo piloto retrospectivo demonstrou que combinar inteligência artificial e inteligência humana pode melhorar a concordância dos especialistas e reduzir o tempo necessário para avaliar biópsias”, disse o autor sênior do estudo, Faisal Mahmood, professor assistente de patologia do HMS no Brigham and Women's.
“Nossos resultados preparam o terreno para ensaios clínicos em larga escala para estabelecer a utilidade dos modelos de IA para melhorar os resultados do transplante cardíaco”.
Mahmood também lidera o Mahmood Lab no Departamento de Patologia do Brigham and Women's.
As biópsias cardíacas são comumente usadas para identificar e classificar a gravidade da rejeição de órgãos em pacientes após o transplante cardíaco.
No entanto, vários estudos mostraram que os especialistas muitas vezes discordam sobre se o paciente está rejeitando o coração ou o grau de gravidade da rejeição.
A variabilidade no diagnóstico tem consequências clínicas diretas e pode causar atrasos críticos no tratamento, biópsias de acompanhamento desnecessárias, ansiedade, dosagem inadequada de medicamentos e, em última análise, piores resultados.
EQUIPAMENTO DE ECG? VISITE O ESTANDE ZOLL NA EXPO DE EMERGÊNCIA
CRANE, quando a IA avalia o coração em conjunto com profissionais
O CRANE foi projetado para ser usado em conjunto com a avaliação de especialistas humanos para estabelecer um diagnóstico preciso mais rapidamente, e também pode ser usado em locais onde pode haver poucos especialistas em patologia disponíveis.
A equipe treinou o CRANE para detecção, subtipagem e classificação de rejeição de transplantes usando milhares de imagens de patologia de mais de 1,300 biópsias cardíacas da Brigham and Women's.
Os pesquisadores então validaram o modelo, usando biópsias de teste do Brigham and Women's e conjuntos de testes externos independentes recebidos de hospitais na Suíça e na Turquia.
Os conjuntos de dados de validação externa foram construídos para demonstrar um grande grau de variabilidade como forma de testar o modelo de IA e garantir que ele possa funcionar com precisão mesmo quando encontrar muitos sinais confusos.
O Crane teve um bom desempenho na detecção e avaliação da rejeição, com resultados comparáveis aos das avaliações convencionais.
Quando os especialistas utilizaram o instrumento, a discordância entre os especialistas foi reduzida e o tempo de avaliação diminuiu.
Os autores observam que o uso da ferramenta na prática clínica ainda precisa ser determinado e planejam fazer mais melhorias no sistema, mas os resultados ilustram o potencial de integração da IA no diagnóstico.
“Ao longo da história da medicina, as avaliações diagnósticas foram amplamente subjetivas”, disse Mahmood.
“Mas devido ao poder e assistência das ferramentas computacionais, isso está começando a mudar.
É a hora certa de fazer uma mudança, reunindo pessoas com experiência clínica e com experiência em ciência computacional para desenvolver ferramentas de diagnóstico assistidas.”
Doença cardíaca: quem apoiou AI CRANE
Este trabalho foi apoiado em parte pelo BWH President's Fund, National Institute of General Medical Sciences (R35GM138216), Google Cloud Research Grant, Nvidia GPU Grant Program, fundos internos do Brigham and Women's e Massachusetts General Hospital Pathology, National Institutes of Health , o Programa de Treinamento em Pesquisa em Informática Biomédica e Ciência de Dados da Biblioteca Nacional de Medicina (T15LM007092), o Instituto Nacional de Pesquisa do Genoma Humano Ruth L. Kirschstein Prêmio de Serviço Nacional de Pesquisa Bolsa de Treinamento em Bioinformática (T32HG002295), o Prêmio de Serviço Nacional do Instituto Nacional do Câncer Ruth L. Kirschstein (T32CA251062), e a Bolsa de Pós-Graduação da National Science Foundation.
Leia também:
Emergency Live Even More ... Live: Baixe o novo aplicativo gratuito do seu jornal para iOS e Android
Insuficiência Cardíaca: Sintomas e Possíveis Tratamentos
O que é insuficiência cardíaca e como ela pode ser reconhecida?
Coração: o que é um ataque cardíaco e como intervimos?
Você tem palpitações no coração? Aqui está o que são e o que indicam
Sintomas de ataque cardíaco: o que fazer em caso de emergência, o papel da RCP