Hjertebesparende kunstig intelligens: hjertetransplantasjon kan være livreddende for pasienter med hjertesvikt i sluttstadiet. Imidlertid opplever mange pasienter organtransplantasjon avstøtning, hvor immunsystemet angriper det transplanterte organet

Men å oppdage transplantasjonsavvisning er utfordrende. I de tidlige stadiene kan det hende at pasienter ikke opplever symptomer, og eksperter er ikke alltid enige om graden og alvorlighetsgraden av avvisningen når de undersøker hjertebiopsier for å diagnostisere problemet.

KARDOPROTEKSJON OG KARDIOPULMONÆR RESUSSITASJON? BESØK EMD112 -STOVEN PÅ NØDSTILLINGEN NÅ FOR Å LÆRE MER

AI som hjelper ved hjertetransplantasjoner: CRANE-systemet

For å hjelpe til med å takle disse utfordringene opprettet Harvard Medical School-etterforskere ved Brigham and Women's Hospital et kunstig intelligenssystem kalt hjerteavstøtningsvurdering neural estimator (CRANE) som kan hjelpe med å oppdage avvisning og estimere alvorlighetsgraden.

I en pilotstudie evaluerte teamet CRANEs ytelse på hjerte-vevsprøver levert av pasienter fra tre forskjellige land, og fant ut at det kunne hjelpe hjerteeksperter mer nøyaktig å diagnostisere avvisning og redusere tiden som trengs for undersøkelse.

Resultatene av teamets arbeid, publisert i Nature Medicine, viser gjennomførbarheten og løftet om å bruke denne tilnærmingen i større kliniske studier.

"Vår retrospektive pilotstudie viste at å kombinere kunstig intelligens og menneskelig intelligens kan forbedre ekspertenes enighet og redusere tiden som trengs for å evaluere biopsier," sa studiens seniorforfatter Faisal Mahmood, HMS assisterende professor i patologi ved Brigham and Women's.

"Våre resultater satte scenen for store kliniske studier for å etablere nytten av AI-modeller for å forbedre hjertetransplantasjonsresultater."

Mahmood leder også Mahmood Lab ved Institutt for patologi ved Brigham and Women's.

Hjertebiopsier brukes ofte til å identifisere og gradere alvorlighetsgraden av organavstøtning hos pasienter etter hjertetransplantasjon.

Flere studier har imidlertid vist at eksperter ofte er uenige om pasienten avstøter hjertet eller alvorlighetsgraden av avstøtingen.

Variasjonen i diagnose har direkte kliniske konsekvenser og kan forårsake kritiske forsinkelser i behandlingen, unødvendige oppfølgingsbiopsier, angst, utilstrekkelig medisindosering og til slutt verre utfall.

EKG -UTSTYR? BESØK ZOLL -STOVEN PÅ NØDSTILLING

CRANE, når AI vurderer hjertet sammen med profesjonelle

CRANE er designet for å brukes sammen med menneskelig ekspertvurdering for å etablere en nøyaktig diagnose raskere, og den kan også brukes i omgivelser der det kan være få patologieksperter tilgjengelig.

Teamet trente CRANE for deteksjon, subtyping og gradering av transplantasjonsavvisning ved å bruke tusenvis av patologibilder fra over 1,300 hjertebiopsier fra Brigham og Women's.

Forskerne validerte deretter modellen ved å bruke testbiopsier fra Brigham and Women's og uavhengige, eksterne testsett mottatt fra sykehus i Sveits og Tyrkia.

De eksterne valideringsdatasettene ble konstruert for å demonstrere en stor grad av variasjon som en måte å stressteste AI-modellen på og sikre at den kan yte nøyaktig selv når den møter mange forvirrende signaler.

CRANE presterte godt med å oppdage og vurdere avslag, med resultater som var sammenlignbare med de fra konvensjonelle vurderinger.

Når eksperter brukte verktøyet, ble uenighet mellom eksperter redusert og vurderingstiden redusert.

Forfatterne bemerker at verktøyets bruk i klinisk praksis gjenstår å bestemme, og de planlegger å gjøre ytterligere forbedringer av systemet, men resultatene illustrerer potensialet ved å integrere AI i diagnostikk.

"Gjennom medisinens historie har diagnostiske vurderinger stort sett vært subjektive," sa Mahmood.

"Men på grunn av kraften og hjelpen til beregningsverktøyene, begynner det å endre seg.

Tiden er inne for å gjøre et skifte ved å bringe sammen mennesker med klinisk ekspertise og de med ekspertise innen datavitenskap for å utvikle assisterende diagnostiske verktøy."

Hjertesykdom: hvem støttet AI CRANE

Dette arbeidet ble delvis støttet av BWH President's Fund, National Institute of General Medical Sciences (R35GM138216), et Google Cloud Research Grant, Nvidia GPU Grant Program, interne midler fra Brigham and Women's og Massachusetts General Hospital Pathology, National Institutes of Health , National Library of Medicine Biomedical Informatics and Data Science Research Training Program (T15LM007092), National Human Genome Research Institute Ruth L. Kirschstein National Research Service Award Bioinformatics Training Grant (T32HG002295), National Cancer Institute Ruth L. Kirschstein National Service Award (T32CA251062), og National Science Foundation Graduate Fellowship.

Les også:

Emergency Live enda mer...Live: Last ned den nye gratisappen til avisen din for iOS og Android

Hjertesvikt og kunstig intelligens: selvlærende algoritme for å oppdage tegn som er usynlige for EKG

Hjertesvikt: Symptomer og mulige behandlinger

Hva er hjertesvikt og hvordan kan det gjenkjennes?

Hjerte: Hva er et hjerteinfarkt og hvordan griper vi inn?

Har du hjertebank? Her er hva de er og hva de indikerer

Hjerteinfarktsymptomer: Hva du skal gjøre i en nødsituasjon, rollen til HLR

kilde:

Harvard Medical School