A mesterséges intelligencia pontosan osztályozza az agyi aneurysmák rupturájának státuszát
Közösségek - AI - Mesterségs Intelligencia | 2020. január 26. 20:13 | Utolsó módosítás dátuma - 2024. október 09. 01:33 | Forrás: https://www.auntminnie.com/index.aspx?sec=sup&sub=aic&pag=dis&ItemID=127910
Egy mesterséges intelligencián (AI) alapuló algoritmus képes ígéretes pontossággal osztályozni az agyi aneurysmák rupturájának állapotát, még a tapasztalt idegsebészeket is felülmúlva – a Radiology: Artificial Intelligence-ben január 15-én közzétett kutatás szerint.
Japán kutatók egy csoportja gépi tanulási (machine-learning) algoritmusokat dolgozott- és képzett ki a rupturált állapot osztályozására a morfológiai változók és a hemodinamikai paraméterek elemzése alapján. A tesztelés során a legjobban teljesítő modell pontossága 78,3% volt, és felülmúlta az idegsebészeket.
"A modell viszonylag nagy pontossággal működött, amelyben a projekciós arány, a szabálytalan alak és a méretarány fontos volt a rupturált aneurysmák megkülönböztetésében" – írták a szerzők, Dr. Satoru Tanioka PhD vezetésével a Mie Chuo Medical Center-ből, Mie-ből, Japánból.
A ruptura állapotának osztályozási modelljének kidolgozása és az egyes morfológiai változók vagy hemodinamikai paraméterek fontosságának kiértékelése érdekében a kutatók retrospektív módon 188 beteg 226 agyi aneurysmáját értékelték az intézményükben 2011 és 2019 között. A 226 beteg közül 112-nek volt rupturája. A vizsgálatba bevont összes aneurysma saccularis aneurysma volt, amiket 3D CT angiográfiával diagnosztizáltak, valamint komputációs folyadék dinamikával elemeztek.
Ezután a kutatók ún. véletlen erdő (random-forest) gépi tanulási algoritmust használtak három osztályozási modell képzésére. Az első modell csak morfológiai paramétereken alapult, míg a második modell csak hemodinamikai paramétereken alapult. A harmadik modell mind a morfológiai változókat, mind a hemodinamikai paramétereket értékelte.
Ezen kívül két, körülbelül 30 éves tapasztalattal rendelkező vascularis neurológia területén dolgozó neurológus függetlenül értékelte – a betegek klinikai előzményeit nem ismerve – a beteg életkorát és nemét, az aneurysma helyét és a sztereolitográfiát, majd az aneurysmákat rupturáltnak vagy nem rupturáltnak minősítették. A kutatók ezt követően összehasonlították az idegsebészek kiértékelését a gépi tanulási modellekével.
A harmadik, mind a morfológiai változókon, mind a hemodinamikai paramétereken alapuló modell teljesített a legjobban.
|
Az vascularis idegsebészek teljesítése szemben a gépi tanulási modellekkel az agyi aneurysmák rupturájának státuszának osztályozásában |
|||||
|
|
Vascularis idegsebész 1 |
Vascularis idegsebész 2 |
Modell 1 (morfológiai változók) |
Modell 2 (hemodinamikai paraméterek) |
Modell 3 (mindkettő) |
|
Pontosság |
72.6% |
73.5% |
77% |
71.2% |
78.3% |
A kutatók megjegyezték, hogy időnként előfordulnak aneurysma eseteket a klinikai gyakorlatban, amelyekben nehéz – de fontos – a ruptura állapotának megállapítása a kezelési stratégia meghatározása céljából.
"Ha a [gépi tanulási] osztályozási modellünket alkalmazzák az ilyen aneurysmákra, akkor a modellek pontosabban azonosíthatják a rupturált aneurysmát, mint a tapasztalt vascularis idegsebészek, ami csökkentheti a felesleges kezelést és annak további kockázatát" – írták a szerzők.
Ezen kívül egy beteget esetenként fejsérüléssel és subarachnoid vérzéssel, valamint cisternális vérrögök melletti aneurysmával is fel lehet venni. A kutatók szerint nehéz lehet eldönteni, hogy a vérzést fejsérülés vagy repedt aneurysma okozta-e.
"Mint a fenti esetben, ha a [gépi tanulási] modellek helyesen azonosítják a ruptura állapotát, akkor elkerülhetjük egy nem rupturált aneurysma felesleges kockázatos műtétjét egy akut poszt-traumás szakaszban" – írták. "Ebben az esetben azonban pontosabb modelleket kell kidolgozni, mivel a klinikai döntés az, hogy a betegnek át kell-e esnie a műtéten."
Referálta: Farkas Gréta
DE-KEK, Központi Radiológiai Diagnosztika