Oxford AI 72 000 bemorda 86% aniqlik bilan muntazam kompyuter tomografiyasi orqali yurak yetishmovchiligi xavfini erta aniqlaydi
Qisqacha
Oksford universiteti tadqiqotchilari 72 000 bemorda yurak yog'idagi nozik, ko'rinmas o'zgarishlarni muntazam kompyuter tomografiyasi orqali aniqlaydigan va yurak yetishmovchiligi xavfini besh yilgacha 86% aniqlik bilan bashorat qiladigan sun'iy intellekt tizimini ishlab chiqdilar.
Tadqiqotchilar Oksford universiteti bemorning yurak yetishmovchiligi rivojlanish xavfini besh yilgacha oldindan baholay oladigan sun'iy intellekt tizimini ishlab chiqdilar, bu 72 000 dan ortiq bemorlarda validatsiyada 86% aniqlikka erishadi. Ushbu yondashuv qo'shimcha testlarni, mutaxassislarning aralashuvini yoki yangi tibbiy uskunalarni talab qilmaydi, chunki u klinik amaliyotda allaqachon muntazam ravishda bajariladigan yurak KT tekshiruvlariga tayanadi.
Professor Charalambos Antoniades boshchiligidagi va Amerika Kardiologiya Kollejining Journal jurnalida nashr etilgan ushbu ish kardiologiyada uzoq vaqtdan beri mavjud bo'lgan cheklovni ko'rib chiqadi: yurak yetishmovchiligi odatda faqat jiddiy strukturaviy shikastlanish yuzaga kelganidan keyin tashxislanadi, bu vaqtda profilaktika usullari ko'pincha cheklangan. Taklif etilayotgan tizim e'tiborni ko'rinadigan alomatlardan bir necha yil oldin sodir bo'lgan erta biologik o'zgarishlarga qaratadi.
Modelning markazida noan'anaviy ma'lumot manbai joylashgan: yurakni o'rab turgan yog ', perikardial yog 'to'qimasi deb nomlanadi. An'anaviy ravishda muntazam skanerlash tahlilida e'tibordan chetda qolsa-da, bu to'qima yurak mushagining o'zida sodir bo'ladigan yallig'lanish va metabolik o'zgarishlarni aks ettiradi.
Tadqiqotchilarning fikriga ko'ra, bu yog 'birikmalari yurak-qon tomir tizimidagi stressga javoban o'z tuzilishini asta-sekin o'zgartiradi va tasvirlash natijalarini standart inson talqini orqali aniqlab bo'lmaydigan naqshlarni yaratadi. Sun'iy intellekt tizimi ushbu nozik o'zgarishlarni aniqlash va ularni kelajakdagi yurak yetishmovchiligi uchun miqdoriy xavf bahosiga aylantirish uchun mo'ljallangan.
Inson ko'zi ko'ra olmaydigan o'qish signallari
Yurak KT tekshiruvi Buyuk Britaniya Milliy sog'liqni saqlash xizmatida ko'krak qafasidagi og'riqni tekshirish va koronar arteriya kasalligini baholash uchun keng qo'llaniladi, yiliga yuz minglab tekshiruvlar o'tkaziladi. Odatdagi klinik ish jarayonlarida radiologlar asosan arterial bloklanishlar va ko'rinadigan anomaliyalarga e'tibor qaratadilar, atrofdagi yog 'to'qimalariga esa cheklangan analitik e'tibor beriladi.
Oksford modeli perikard yog'idagi tekstura xususiyatlarini tahlil qilish orqali ushbu e'tibordan chetda qolgan ma'lumotlar qatlamini qayta ishlatadi. 59 000 dan ortiq NHS bemorlarining anonimlashtirilgan KT ma'lumotlari bo'yicha o'qitilgan mashinani o'rganish texnikasidan foydalangan holda, tizim uzoq muddatli kuzatuv davrlarida yurak yetishmovchiligining keyingi rivojlanishi bilan ma'lum tasvirlash naqshlarini bog'lashni o'rgandi.
Qo'shimcha 13 424 bemorni qamrab olgan validatsiya sinovlarida model besh yillik yurak yetishmovchiligi xavfini bashorat qilishda 86% aniqlik darajasini ko'rsatdi. Eng yuqori xavf guruhiga kiritilgan shaxslarda ushbu kasallikni rivojlanish ehtimoli eng past toifadagilarga qaraganda taxminan 20 baravar yuqori ekanligi aniqlandi va besh yil ichida kasallikning boshlanishi ehtimoli taxminan to'rtdan biri.
Muhimi, tizim klinisyenlardan qo'lda kiritishni talab qilmasdan, xavf ballarini avtomatik ravishda yaratadi. Bu uni mavjud diagnostika jarayonlarini almashtirish o'rniga potentsial qarorlarni qo'llab-quvvatlash vositasi sifatida joylashtiradi.
Yurak tekshiruvidan tortib, har qanday ko'krak qafasi kompyuter tomografiyasigacha — va Milliy sog'liqni saqlash xizmatiga yo'l
Tadqiqotning kengroq maqsadi texnologiyani yurakka xos tasvirlashdan tashqariga chiqarishdir. Jamoa hozirda modelni standart ko'krak qafasi KT tekshiruvlarini, jumladan, o'pka saratonini skrining qilish va nafas olish diagnostikasida qo'llaniladiganlarni tahlil qilish uchun moslashtirish ustida ishlamoqda. Ko'krak qafasi KT tekshiruvining yurakka xos tekshiruvlarga nisbatan sezilarli darajada yuqori hajmini hisobga olsak, bunday moslashuv tizimning qamrovini sezilarli darajada oshirishi mumkin.
Klinik jihatdan, oqibatlar erta aralashuv bilan bog'liq. Yuqori xavfli bemorlarni alomatlar paydo bo'lishidan bir necha yil oldin aniqlash orqali tibbiyot xodimlari monitoring strategiyalarini o'zgartirishlari, profilaktik davolash usullarini erta boshlashlari va resurslarni samaraliroq ustuvorlashtirishlari mumkin. Buyuk Britaniyada yurak yetishmovchiligi allaqachon bir milliondan ortiq odamga ta'sir qilganligi sababli, uzoq muddatli tibbiy yordamga bo'lgan talabga potentsial ta'sir sezilarli darajada.
Hozirda NHS doirasidagi odatiy radiologiya ish oqimlariga integratsiya qilish uchun tartibga solish organlarining roziligini olish rejalari amalga oshirilmoqda. Agar qabul qilinsa, tizim standart tasvirlash protseduralari fonida ishlaydi va qo'shimcha xarajatlarsiz yoki skanerlash protokollarida o'zgarishlarsiz avtomatlashtirilgan xavfni baholashni amalga oshiradi.
Tadqiqot Britaniya Yurak Jamg'armasi va Oksforddagi Milliy Sog'liqni saqlash va parvarish tadqiqotlari instituti Biotibbiy tadqiqotlar markazi tomonidan qo'llab-quvvatlandi. Bu tibbiy tasvirlashdagi kengroq o'zgarishni aks ettiradi, bunda sun'iy intellekt nafaqat mavjud kasalliklarni aniqlash, balki odatiy skanerlashlarga kiritilgan nozik, ilgari kam foydalanilgan biologik signallardan kelajakdagi xavfni aniqlash uchun ham tobora ko'proq foydalanilmoqda.
Masʼuliyatdan voz kechish
Bunga javoban Ishonch loyihasi bo'yicha ko'rsatmalar, iltimos, ushbu sahifada taqdim etilgan ma'lumotlar yuridik, soliq, investitsiya, moliyaviy yoki boshqa har qanday maslahat shakli sifatida talqin qilinmasligi va talqin qilinmasligini unutmang. Faqat yo'qotishingiz mumkin bo'lgan narsaga investitsiya qilish va agar shubhangiz bo'lsa, mustaqil moliyaviy maslahat olish muhimdir. Qo'shimcha ma'lumot olish uchun biz shartlar va emitent yoki reklama beruvchi tomonidan taqdim etilgan yordam va qo'llab-quvvatlash sahifalariga murojaat qilishni tavsiya qilamiz. MetaversePost to'g'ri, xolis hisobot berish majburiyatini oladi, lekin bozor sharoitlari ogohlantirilmasdan o'zgarishi mumkin.
Muallif haqida
Alisa, ixtisoslashgan jurnalist MPost, kripto, AI, investitsiyalar va keng ko'lamli sohalarga ixtisoslashgan Web3. Rivojlanayotgan tendentsiyalar va texnologiyalarni diqqat bilan kuzatib, u o'quvchilarni raqamli moliyaning doimiy rivojlanayotgan manzarasi haqida xabardor qilish va jalb qilish uchun keng qamrovli yoritishni taqdim etadi.
Boshqa maqolalar
Alisa, ixtisoslashgan jurnalist MPost, kripto, AI, investitsiyalar va keng ko'lamli sohalarga ixtisoslashgan Web3. Rivojlanayotgan tendentsiyalar va texnologiyalarni diqqat bilan kuzatib, u o'quvchilarni raqamli moliyaning doimiy rivojlanayotgan manzarasi haqida xabardor qilish va jalb qilish uchun keng qamrovli yoritishni taqdim etadi.
