Inteligența artificială Oxford detectează riscul precoce de insuficiență cardiacă din scanările CT de rutină cu o precizie de 86% la 72,000 de pacienți
Pe scurt
Cercetătorii de la Universitatea Oxford au dezvoltat un sistem de inteligență artificială care detectează modificări subtile și invizibile ale grăsimii cardiace în urma scanărilor CT de rutină, prezicând riscul de insuficiență cardiacă cu până la cinci ani înainte, cu o precizie de 86%, la 72,000 de pacienți.
Cercetatorii de la Universitatea din Oxford au dezvoltat un sistem de inteligență artificială care poate estima riscul unui pacient de a dezvolta insuficiență cardiacă cu până la cinci ani înainte, atingând o precizie de 86% în validare pentru peste 72,000 de pacienți. Abordarea nu necesită teste suplimentare, intervenție specializată sau echipamente medicale noi, deoarece se bazează pe scanări CT cardiace care sunt deja efectuate în mod curent în practica clinică.
Lucrarea, condusă de profesorul Charalambos Antoniades și publicată în Journal of the American College of Cardiology, abordează o limitare persistentă în cardiologie: insuficiența cardiacă este de obicei diagnosticată numai după ce au apărut deja leziuni structurale semnificative, moment în care opțiunile preventive sunt adesea limitate. Sistemul propus mută atenția asupra modificărilor biologice timpurii care preced simptomele vizibile cu câțiva ani.
În centrul modelului se află o sursă de date neconvențională: grăsimea care înconjoară inima, cunoscută sub numele de țesut adipos pericardic. Deși în mod tradițional trecut cu vederea în analiza de rutină prin scanare, acest țesut pare să reflecte modificările inflamatorii și metabolice subiacente care apar în mușchiul inimii.
Potrivit cercetătorilor, aceste depozite de grăsime își modifică treptat textura ca răspuns la stresul din sistemul cardiovascular, creând tipare care nu sunt detectabile prin interpretarea umană standard a rezultatelor imagistice. Sistemul de inteligență artificială este conceput pentru a identifica aceste variații subtile și a le traduce într-o estimare cuantificată a riscului de insuficiență cardiacă viitoare.
Semnale de citire pe care ochiul uman nu le poate vedea
Imagistica CT cardiacă este utilizată pe scară largă în cadrul Serviciului Național de Sănătate din Regatul Unit pentru a investiga durerea toracică și a evalua boala coronariană, fiind efectuate anual sute de mii de scanări. În fluxurile de lucru clinice tipice, radiologii se concentrează în principal pe blocajele arteriale și anomaliile vizibile, în timp ce țesutul adipos din jur primește o atenție analitică limitată.
Modelul Oxford reutilizează acest strat de date trecut cu vederea prin analizarea caracteristicilor texturale din grăsimea pericardică. Folosind tehnici de învățare automată antrenate pe date CT anonimizate de la peste 59,000 de pacienți NHS, sistemul a învățat să asocieze anumite modele de imagistică cu dezvoltarea ulterioară a insuficienței cardiace pe perioade lungi de urmărire.
În testele de validare care au implicat 13,424 de pacienți suplimentari, modelul a produs o rată de precizie de 86% în prezicerea riscului de insuficiență cardiacă pe cinci ani. Persoanele clasificate în grupul cu cel mai mare risc au fost descoperite a fi de aproximativ 20 de ori mai predispuse la dezvoltarea afecțiunii decât cele din categoria cu cel mai mic risc, cu o probabilitate estimată de unu din patru de debut în decurs de cinci ani.
Este important de menționat că sistemul generează automat scoruri de risc, fără a necesita intervenții manuale din partea medicilor. Acest lucru îl poziționează ca un potențial instrument de asistență decizională, mai degrabă decât ca un înlocuitor pentru procesele de diagnostic existente.
De la scanări cardiace la orice tomografie computerizată toracică — și o cale către NHS
Ambiția mai amplă a cercetării este de a extinde tehnologia dincolo de imagistica specifică cardiacă. Echipa lucrează în prezent la adaptarea modelului pentru a analiza scanările CT toracice standard, inclusiv cele utilizate în screening-ul cancerului pulmonar și diagnosticul respirator. Având în vedere volumul semnificativ mai mare de imagistică CT toracică în comparație cu scanările specifice cardiace, o astfel de adaptare ar putea crește substanțial acoperirea sistemului.
Clinic, implicațiile sunt legate de intervenția timpurie. Prin identificarea pacienților cu risc crescut cu ani înainte de apariția simptomelor, furnizorii de servicii medicale ar putea ajusta strategiile de monitorizare, ar putea iniția tratamente preventive mai devreme și ar putea prioritiza resursele mai eficient. Având în vedere că insuficiența cardiacă afectează deja peste un milion de persoane în Regatul Unit, impactul potențial asupra cererii de asistență medicală pe termen lung este considerabil.
În prezent, se derulează planuri pentru obținerea aprobării de către autoritățile de reglementare pentru integrarea în fluxurile de lucru radiologice de rutină din cadrul NHS. Dacă va fi adoptat, sistemul ar funcționa în fundalul procedurilor standard de imagistică, producând evaluări automate ale riscurilor, fără costuri suplimentare sau modificări ale protocoalelor de scanare.
Cercetarea a fost susținută de British Heart Foundation și de Institutul Național pentru Sănătate și Îngrijire, Centrul de Cercetare Biomedicală din Oxford. Aceasta reflectă o schimbare mai amplă în imagistica medicală, unde inteligența artificială este din ce în ce mai mult utilizată nu doar pentru a detecta bolile existente, ci și pentru a deduce riscurile viitoare din semnale biologice subtile, anterior subutilizate, încorporate în scanările de rutină.
Declinare a responsabilităţii
În conformitate cu Ghidurile proiectului Trust, vă rugăm să rețineți că informațiile furnizate pe această pagină nu sunt destinate și nu trebuie interpretate ca fiind consiliere juridică, fiscală, investițională, financiară sau orice altă formă de consiliere. Este important să investești doar ceea ce îți poți permite să pierzi și să cauți sfaturi financiare independente dacă ai îndoieli. Pentru informații suplimentare, vă sugerăm să consultați termenii și condițiile, precum și paginile de ajutor și asistență furnizate de emitent sau agent de publicitate. MetaversePost se angajează să raporteze corecte, imparțial, dar condițiile de piață pot fi modificate fără notificare.
Despre autor
Alisa, o jurnalistă dedicată la MPost, specializată în criptomonede, inteligență artificială, investiții și domeniul vast al Web3. Cu un ochi aprofundat pentru tendințele și tehnologiile emergente, ea oferă o acoperire cuprinzătoare pentru a informa și a implica cititorii în peisajul în continuă evoluție al finanțelor digitale.
Mai multe articole
Alisa, o jurnalistă dedicată la MPost, specializată în criptomonede, inteligență artificială, investiții și domeniul vast al Web3. Cu un ochi aprofundat pentru tendințele și tehnologiile emergente, ea oferă o acoperire cuprinzătoare pentru a informa și a implica cititorii în peisajul în continuă evoluție al finanțelor digitale.
