Heart-Saving AI: sistem umetne inteligence je obetaven pri prepoznavanju znakov zavrnitve presadka srca
Heart-Saving AI: presaditev srca je lahko reševalna za bolnike s srčnim popuščanjem v končni fazi. Vendar pa mnogi bolniki doživljajo zavrnitev presajenega organa, pri kateri imunski sistem napade presajeni organ
Toda odkrivanje zavrnitve presadka je izziv. V zgodnjih fazah bolniki morda ne občutijo simptomov, strokovnjaki pa se ne strinjajo vedno glede stopnje in resnosti zavrnitve, ko pregledajo srčne biopsije za diagnosticiranje težave.
AI, ki pomaga pri presaditvah srca: sistem CRANE
Da bi pomagali pri soočanju s temi izzivi, so raziskovalci Harvardske medicinske šole v Brigham and Women's Hospital ustvarili sistem umetne inteligence, imenovan nevronski estimator za oceno zavrnitve srca (CRANE), ki lahko pomaga odkriti zavrnitev in oceniti njeno resnost.
V pilotni študiji je skupina ocenila učinkovitost CRANE na vzorcih srčnega tkiva, ki so jih posredovali bolniki iz treh različnih držav, in ugotovila, da bi lahko kardiološkim strokovnjakom pomagala natančneje diagnosticirati zavrnitev in skrajšati čas, potreben za pregled.
Rezultati dela ekipe, objavljeni v Nature Medicine, dokazujejo izvedljivost in obetavnost uporabe tega pristopa v večjih kliničnih preskušanjih.
"Naša retrospektivna pilotna študija je pokazala, da lahko združevanje umetne inteligence in človeške inteligence izboljša strokovno soglasje in skrajša čas, potreben za oceno biopsij," je povedal višji avtor študije Faisal Mahmood, HMS docent za patologijo pri Brigham and Women's.
"Naši rezultati so postavili temelje za obsežna klinična preskušanja, da bi ugotovili uporabnost modelov AI za izboljšanje rezultatov presaditve srca."
Mahmood vodi tudi Mahmood Lab na oddelku za patologijo pri Brigham and Women's.
Biopsije srca se običajno uporabljajo za prepoznavanje in oceno resnosti zavrnitve organa pri bolnikih po presaditvi srca.
Vendar pa je več študij pokazalo, da se strokovnjaki pogosto ne strinjajo glede tega, ali bolnik zavrača srce ali stopnjo resnosti zavrnitve.
Spremenljivost diagnoze ima neposredne klinične posledice in lahko povzroči kritične zamude pri zdravljenju, nepotrebne nadaljnje biopsije, tesnobo, neustrezno odmerjanje zdravil in na koncu slabše rezultate.
EKG OPREMA? Obiščite ZOLL BOOT na URGENTNEM EXPU
CRANE, ko AI ocenjuje srce v tandemu s strokovnjaki
CRANE je zasnovan tako, da se uporablja v tandemu z oceno strokovnjakov za ljudi za hitrejšo postavitev natančne diagnoze, uporablja pa se lahko tudi v okoljih, kjer je morda na voljo malo strokovnjakov za patologijo.
Ekipa je CRANE usposobila za odkrivanje, podtipizacijo in ocenjevanje zavrnitve presadka z uporabo na tisoče slik patologije iz več kot 1,300 srčnih biopsij iz Brigham and Women's.
Raziskovalci so nato model potrdili z uporabo testnih biopsij iz Brigham and Women in neodvisnih zunanjih testnih kompletov, prejetih iz bolnišnic v Švici in Turčiji.
Zunanji nabori podatkov za validacijo so bili izdelani tako, da pokažejo veliko stopnjo variabilnosti kot način za testiranje modela AI in zagotovijo, da lahko deluje natančno, tudi če naleti na veliko zmedenih signalov.
CRANE se je dobro odrezal pri odkrivanju in ocenjevanju zavrnitve z rezultati, primerljivimi s tistimi iz običajnih ocen.
Ko so strokovnjaki uporabljali orodje, so se nesoglasja med strokovnjaki zmanjšala in čas ocenjevanja se je skrajšal.
Avtorji ugotavljajo, da je treba še določiti uporabo orodja v klinični praksi in načrtujejo nadaljnje izboljšave sistema, vendar rezultati ponazarjajo potencial integracije AI v diagnostiko.
"V zgodovini medicine so bile diagnostične ocene večinoma subjektivne," je dejal Mahmood.
»Toda zaradi moči in pomoči računalniških orodij se to začenja spreminjati.
Čas je pravi, da naredimo premik tako, da združimo ljudi s kliničnim strokovnim znanjem in tiste s strokovnim znanjem na področju računalništva, da bi razvili pomožna diagnostična orodja."
Bolezen srca: kdo je podprl AI CRANE
To delo so delno podprli Sklad predsednika BWH, Nacionalni inštitut za splošne medicinske vede (R35GM138216), Google Cloud Research Grant, Nvidia GPU Grant Program, notranja sredstva Brigham and Women's and Massachusetts General Hospital Pathology, Nacionalni inštituti za zdravje , National Library of Medicine Biomedical Informatics and Data Science Research Training Program (T15LM007092), Nacionalni inštitut za raziskave človeškega genoma Ruth L. Kirschstein National Research Service Award Bioinformatics Training Grant (T32HG002295), National Cancer Institute Ruth A. Kirschstein National Service (T32CA251062) in diplomantsko štipendijo Nacionalne znanstvene fundacije.
Preberite tudi:
Srčno popuščanje in umetna inteligenca: samoučeči se algoritem za odkrivanje znakov, nevidnih za EKG
Srčno popuščanje: simptomi in možna zdravljenja
Kaj je srčno popuščanje in kako ga je mogoče prepoznati?
Srce: Kaj je srčni infarkt in kako posredovati?
Ali imate srčne palpitacije? Tukaj je, kaj so in kaj kažejo
Simptomi srčnega infarkta: kaj storiti v nujnih primerih, vloga CPR