Heart-Saving AI: Ein künstliches Intelligenzsystem ist vielversprechend bei der Erkennung von Anzeichen einer Abstoßung von Herztransplantaten
Heart-Saving AI: Eine Herztransplantation kann für Patienten mit Herzinsuffizienz im Endstadium lebensrettend sein. Viele Patienten erleben jedoch eine Organtransplantatabstoßung, bei der das Immunsystem das transplantierte Organ angreift
Die Erkennung einer Transplantatabstoßung ist jedoch eine Herausforderung. In den frühen Stadien treten bei Patienten möglicherweise keine Symptome auf, und Experten sind sich nicht immer einig über den Grad und die Schwere der Abstoßung, wenn sie Herzbiopsien untersuchen, um das Problem zu diagnostizieren.
KI, die bei Herztransplantationen hilft: das CRANE-System
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, haben Forscher der Harvard Medical School am Brigham and Women's Hospital ein künstliches Intelligenzsystem namens CRANE (Cardiac Rejection Assessment Neural Estimator) entwickelt, das dabei helfen kann, eine Abstoßung zu erkennen und ihren Schweregrad einzuschätzen.
In einer Pilotstudie bewertete das Team die Leistung von CRANE anhand von Herzgewebeproben, die von Patienten aus drei verschiedenen Ländern zur Verfügung gestellt wurden, und stellte fest, dass es Herzexperten helfen könnte, Abstoßungsreaktionen genauer zu diagnostizieren und die für die Untersuchung benötigte Zeit zu verkürzen.
Die Ergebnisse der Arbeit des Teams, die in Nature Medicine veröffentlicht wurden, demonstrieren die Machbarkeit und das Versprechen, diesen Ansatz in größeren klinischen Studien einzusetzen.
„Unsere retrospektive Pilotstudie hat gezeigt, dass die Kombination von künstlicher Intelligenz und menschlicher Intelligenz die Zustimmung der Experten verbessern und die für die Bewertung von Biopsien erforderliche Zeit verkürzen kann“, sagte der Hauptautor der Studie, Faisal Mahmood, HMS-Assistenzprofessor für Pathologie am Brigham and Women's.
„Unsere Ergebnisse bereiten die Voraussetzungen für groß angelegte klinische Studien, um den Nutzen von KI-Modellen zur Verbesserung der Ergebnisse von Herztransplantationen zu belegen.“
Mahmood leitet auch das Mahmood Lab in der Abteilung für Pathologie bei Brigham and Women's.
Herzbiopsien werden häufig verwendet, um den Schweregrad einer Organabstoßung bei Patienten nach einer Herztransplantation zu identifizieren und einzustufen.
Mehrere Studien haben jedoch gezeigt, dass Experten oft uneins darüber sind, ob der Patient das Herz abstößt oder wie schwer die Abstoßung ist.
Die Variabilität der Diagnose hat direkte klinische Konsequenzen und kann kritische Verzögerungen bei der Behandlung, unnötige Folgebiopsien, Angstzustände, unzureichende Medikamentendosierung und letztendlich schlechtere Ergebnisse verursachen.
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CRANE, wenn KI zusammen mit Fachleuten das Herz beurteilt
CRANE wurde entwickelt, um zusammen mit menschlicher Expertenbeurteilung verwendet zu werden, um schneller eine genaue Diagnose zu erstellen, und es kann auch in Umgebungen verwendet werden, in denen möglicherweise nur wenige Pathologieexperten verfügbar sind.
Das Team schulte CRANE für die Erkennung, Subtypisierung und Einstufung von Transplantatabstoßungen anhand Tausender pathologischer Bilder aus über 1,300 Herzbiopsien von Brigham and Women's.
Die Forscher validierten dann das Modell, indem sie Testbiopsien von Brigham and Women's und unabhängige, externe Testsets von Krankenhäusern in der Schweiz und der Türkei verwendeten.
Die externen Validierungsdatensätze wurden erstellt, um ein hohes Maß an Variabilität zu demonstrieren, um das KI-Modell einem Stresstest zu unterziehen und sicherzustellen, dass es auch dann genau funktioniert, wenn es auf viele verwirrende Signale trifft.
CRANE schnitt bei der Erkennung und Bewertung von Abstoßungen gut ab, wobei die Ergebnisse mit denen herkömmlicher Bewertungen vergleichbar waren.
Als Experten das Tool verwendeten, wurden Meinungsverschiedenheiten zwischen Experten reduziert und die Bewertungszeit verkürzt.
Die Autoren weisen darauf hin, dass die Verwendung des Tools in der klinischen Praxis noch festgelegt werden muss, und sie planen, weitere Verbesserungen am System vorzunehmen, aber die Ergebnisse veranschaulichen das Potenzial der Integration von KI in die Diagnostik.
„Im Laufe der Geschichte der Medizin waren diagnostische Beurteilungen weitgehend subjektiv“, sagte Mahmood.
„Aber dank der Leistungsfähigkeit und Unterstützung von Rechenwerkzeugen beginnt sich das zu ändern.
Es ist an der Zeit, einen Wandel herbeizuführen, indem wir Menschen mit klinischer Expertise und solche mit Expertise in Computational Science zusammenbringen, um unterstützende Diagnosewerkzeuge zu entwickeln.“
Herzkrankheit: Wer hat AI CRANE unterstützt?
Diese Arbeit wurde teilweise unterstützt durch den BWH President's Fund, das National Institute of General Medical Sciences (R35GM138216), ein Google Cloud Research Grant, das Nvidia GPU Grant Program, interne Mittel von Brigham and Women's and Massachusetts General Hospital Pathology, den National Institutes of Health , das National Library of Medicine Biomedical Informatics and Data Science Research Training Program (T15LM007092), das National Human Genome Research Institute Ruth L. Kirschstein National Research Service Award Bioinformatics Training Grant (T32HG002295), das National Cancer Institute Ruth L. Kirschstein National Service Award (T32CA251062) und das National Science Foundation Graduate Fellowship.
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