Az AI képes azonosítani a különféle szívbetegségeket tüdőszűrő CT-vizsgálatokon

Közösségek - Mellkas | 2019. december 11. 22:13 | Utolsó módosítás dátuma - 2020. szeptember 06. 15:37 | Forrás:

Az alacsony dózisú tüdőszűrő CT vizsgálat nemcsak a tüdőrák kimutatására hasznos. A mesterséges intelligencia (AI) segítségével ezek a vizsgálatok felhasználhatók a szívbetegségek szűrésére is - az RSNA 2019 kedden bemutatott kutatása szerint.

Az AI képes azonosítani a különféle szívbetegségeket tüdőszűrő CT-vizsgálatokon

A bostoni Brigham and Women’s Hospital (BWH) és a Massachusetts Genaral Hospital (MGH) kutatócsoportja egy mély tanuláson alapuló algoritmust dolgozott ki a koszorúér-kalcium (CAC) automatikus mérésére, 1600 szív CT-vizsgálaton, a CAC manuális mérésének segítségével. Ezután a modell tesztelését a National Lung Screening Trial (NLST) közel 15 000 résztvevő, CT- vizsgálatával összevetve szignifikáns összefüggést találtak az algoritmusból származó kalcium-pontszámok és a szívbetegség okozta halálozás között a 6,5 ​​éves medián nyomon követés során.

„Az automatizált CAC mérés közeli értéket mutatott az emberi leletezőkéhez, valamint erős összefüggés volt kimutatható a cardiovascularis és bármely egyéb mortalitással a Nemzeti Tüdőszűrő vizsgálatban (NSLT) résztvevők multicentrikus csoportjában.”- jelentették ki a szerzők akik, a BWH és Dana-Farber Onkológiai Intézetek Mesterséges Intelligencia Az Orvostudományban Programon (AIM) dolgoznak Roman Zeleznik vezetésével. „A koszorúér kalcium automatizált kvantifikálása meglévő tüdőszűrő CT vizsgálatokkal azonosíthatja a magas és alacsony kockázatú személyeket, mely iránymutatást adhat cardiovascularis prevenciókhoz.”

Prognosztikai értéke ellenére, a CAC-t nem mérik rutinszerűen az alacsony dózisú tüdőszűrő CT-k során, mivel ezek a mérések külön szoftvert és elemzést igényelnek a kutatók szerint.

Az automatikus koszorúér-kalcium-mennyiségi meghatározási rendszerük felhasználható az emberek magas és alacsony kockázatú csoportokba történő elkülönítésére. A kutatók megjegyezték, hogy a mély tanuláson alapuló rendszer a háttérben működik, és nem növeli a vizsgálat idejét.

"Ha eszközünk magas koszorúér-kalciumot észlel egy betegben, akkor elküldhetjük egy szakemberhez nyomon követésre" - mondta Zeleznik nyilatkozatában. "Ez megkönnyítené, hogy a betegek a megfelelő kezelésben részesüljenek."

Mitöbb, a szerzők szerint a kutatás áldása is lehet, hogy nagyszámú beteg sokkal gyorsabb kiértékelését teszi lehetővé. A mellkasi fájdalom felmérésére szolgáló prospektív multicentrikus képalkotó vizsgálat (PROMISE) és a miokardiális ischaemia / infarktus kizárása számítógépes tomográfia segítségével (ROMICAT) végzett további tesztek kimutatták, hogy azoknál az embereknél is hatékonyan működik a modell, akiknek állandó és akut mellkasi fájdalma van - nyilatkozták.

"Van egy olyan eszközünk, amelyet a jövőben szinte minden mellkas vizsgálatánál felhasználhatunk, hogy nagyon sok beteg számára klinikai szempontból releváns információkat nyújtsunk" - mondta Hugo Aerts, PhD, a BWH AIM programjának igazgatója és társszerzője.

 

Referálta: Tarpai Petra 

További cikkek