AI salva-cuore : un système d'intelligence artificielle illustré et segni di rigetto di un trapianto di cuore
AI in sala chirurgica : il trapianto di cuore può salvare la vita ai pazienti con insufficienzacardia allo stadio finale. Tuttavia, molti pazienti sperimentano il rigetto del trapianto d'organo, in cui il sistema immunitario attacca l'organo trapiantato
Mais les règles du piège sont difficiles.
Nelle sue fasi iniziali, i pazienti possono non avere sintomi, e gli esperti non sono semper d'accordo sul grado e la gravità del rigetto quando esaminano le biopsie del cuore per diagnosticare il problema.
AI che aiuta nei trapianti di cuore : le système CRANE
Par aiutare ad affrontare queste sfide, i ricercatori della Harvard Medical School al Brigham and Women's Hospital hanno creato un sistema di intelligenza artificiale chiamato stimatore neurale di valutazione del rigetto hearto (CRANE) che può aiutare a rilevare il rigetto e stimarne la gravità.
Dans uno studio pilota, il team ha valutato le prestazioni di CRANE su campioni di tessuto hearto forniti da pazienti provenienti da tre diversi paesi, scoprendo che potrebbe aiutare gli esperticardiaci a diagnosticare plus précis il rigetto e diminuire il tempo necessario for the esame.
Je risultati del lavoro del team, pubblicati su Nature Medicine, dimostrano la fattibilità e la promessa di utilizzare questo approccio in studi clinici più grandi.
"Il nostro studio pilota retrospettivo ha dimostrato che la combinazione di intelligenza artificiale e umana può migliorare l'accordo degli esperti e ridurre il tempo necessario per valutare le biopsie", ha detto l'autore senior dello studio Faisal Mahmood, assistant professore di patologia alla Brigham and Women's.
"Je nostri risultati hanno posto le basi per studi clinici su larga scala per stabilire l'utilità dei modelli AI per migliorare i risultati dei trapianti di cuore".
Mahmood guide également le Mahmood Lab dans le département de pathologie de Brigham and Women's.
La biopsie del cuore sono comunemente usate per identificare e classificare la gravità del rigetto dell'organo nei pazienti dopo il trapianto di cuore.
Tuttavia, diversi studi hanno dimostrato che gli esperti spesso non sono d'accordo se il paziente sta rigettando il cuore o il grado di gravità del rigetto.
La variabilité du diagnostic a des conséquences cliniques directes et peut causer des retards critiques dans le traitement, une biopsie de suivi non nécessaire, anxiété, dosaggio inadeguato dei farmaci e, infine, esiti peggiori.
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CRANE, quando l'AI valuta il cuore in tandem con i professionisti
CRANE est progettato per essere usato in tandem con la valutazione di esperti umani per stabilire una diagnosi accurata più velocemente, e può anche essere usato in ambienti dove ci possono essere pochi esperti di patologia disponibili.
L'équipe a ajouté CRANE pour le rilevamento, la sottotipizzazione e la classificazione del rigetto del trapianto utilizzando migliaia di immagini patologiche da oltre 1.300 biopsie hearthe del Brigham and Women's.
I ricercatori hanno poi convalidato il modello, utilizando biopsie di prova dal Brigham and Women's e set di prova esterni indipendenti ricevuti da ospedali in Svizzera e Turchia.
I set di dati di convalida esterni sono stati costruiti per dimostrare un ampio grado di variabilità come un modo per testare il modello AI e garantite che possa eseguire con precisione anche quando incontra molti segnali confusi.
CRANE est bien placé pour évaluer et évaluer le risque, avec des résultats comparables à ceux des évaluations conventionnelles.
Lorsque les experts n'utilisent pas l'instrument, le désaccord entre les experts est réduit et le temps d'évaluation est réduit.
Gli autori notano che l'uso dello strumento nella pratica clinica rimane da determinare, e hanno intenzione di apportare ulteriori miglioramenti al sistema, ma i risultati illustrano il potenziale di integrazione dell'IA nella diagnostica.
"Nel corso della storia della medicina, le valutazioni diagnostiche sono state in gran parte soggettive", ha detto Mahmood.
“Ma a causa della potenza e dell'assistenza degli strumenti computazionali, questo sta cominciando a cambiare.
È il momento giusto per fare un cambiamento mettendo insieme persone con esperienza clinica e quelle con esperienza nella scienza computazionale per sviluppare strumenti diagnostici di assistenza ».
Patologie del cuore: chi ha sostenuto l'AI CRANE:
Questo lavoro è stato sostenuto in parte dal BWH President's Fund, dal National Institute of General Medical Sciences (R35GM138216), da un Google Cloud Research Grant, dal Nvidia GPU Grant Program, da fondi interni del Brigham and Women's and Massachusetts General Hospital Pathology, dal National Institutes of Health, dalla National Library of Medicine Biomedical Informatics and Data Science Research Training Program (T15LM007092), dal National Human Genome Research Institute Ruth L. Kirschstein National Research Service Award Bioinformatics Training Grant (T32HG002295), il National Cancer Institute Ruth L. Kirschstein National Service Award (T32CA251062) et la National Science Foundation Graduate Fellowship.
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