Mesterséges intelligencia a tüdődaganatok hagyományos röntgen diagnosztikájának javításában

Közösségek - Mellkas | 2020. december 25. 09:47 | Utolsó módosítás dátuma - 2021. április 13. 00:14 | Forrás: https://www.auntminnie.com/index.aspx?sec=sup&sub=aic&pag=dis&ItemID=131111

Egy mesterséges intelligencia (AI) algoritmus képes olyan tüdődaganatokat felderíteni, melyek mellkas röntgenen először elkerülték a radiológusok figyelmét, és javítja az orvosok teljesítményét, ha másodleletezőként használják, a Radiology: Cardiothoracic Imaging egyik online megjelent, december 10-i kutatása szerint.

Mesterséges intelligencia a tüdődaganatok hagyományos röntgen diagnosztikájának javításában

Egy gazdag adathalmazzal végzett tesztelés során, a Dr. Ju Gang Nam által vezetett kutatócsoport a Dél-Koreai Szöuli Nemzeti Egyetemi kórházból azt találta, hogy egy kereskedelmi deep-learning algoritmus lényegesen nagyobb érzékenységgel és specificitással dolgozott, mint négy, mellkasi területen jártas radiológus. Amikor a radiológusok másodleletezőként használták, akkor is jelentősen javította teljesítményüket.

Bár már korábban kifejlesztettek egy számítógépes diagnosztikai (CAD – computer aided diagnosis) szoftvert a mellkasröntgen-leletezés emberi hibáinak korlátozására, a kutatók szerint ezek az alkalmazások a teljesítménybeli problémák miatt a klinikai gyakorlatban nem terjedtek el széles körben.

Annak megállapítására, hogy egy deep-learning algoritmus hozhat-e jobb eredményeket, összehasonlították az Insight CXR szoftver (Lunit) 1.0.1.1 verziójának teljesítményét négy radiológuséval. A kutatás 50 átlagos mellkas röntgenből és 168 Postero-Anterior irányú mellkas felvételből álló adatot foglalt magába, 187 tüdődaganattal, melyek átlagos mérete 2.3 ± 1.2 cm volt.

A radiológusok, akik sorra 9, 6, 6 és 5 év tapasztalattal rendelkeztek, először önállóan, majd az AI segítségével vizsgálták a felvételeket.

A kutatók szerint a korábban használt CAD rendszerektől eltérően, amelyekről kimutatták, hogy gyakran fals-pozitív eredményeket produkálnak, az AI szoftver szignifikánsan magasabb specificitást mutatott (p = 0,01), mint az összevont radiológusok. A kutatók szerint ráadásul a radiológusok szignifikánsan magasabb érzékenységet (p <0,001) és specifitást (p <0,01) tapasztaltak, miután segítségükre volt az algoritmus.

Bár teljesítményük az algoritmus használata után javult, a szerzők szerint a radiológusok nem tudták elérni a szoftver önálló teljesítményszintjét. A leletezők hajlamosak voltak elkerülni a szív mögötti és rekesz mögötti gócokat.

Az alsó tüdőmezőkben több valódi gócot is figyelmen kívül hagytak, azokat mellbimbónak vagy érrendszeri árnyéknak írták le - jegyezték meg a kutatók.

"Mivel az algoritmus a kép pixelértékeit veszi figyelembe, a lágyrészek területén található denzitásbeli rendellenességeket jobban felismerheti, mint az emberi leletezők" - írták. "Ezen kívül az orvosok csak nagyobb méretű csomókat írtak le, és korlátozott mértékben vették figyelembe az egy centiméternél kisebb gócokat.”

Feltételezve, hogy az algoritmus további ellenőrzései bizonyítani fogják értékét, a pénzügyi megfontolások jelentik majd a legutolsó kihívást, amelyet le kell küzdeni, a Marylandi Orvostudományi Egyetem professzora, Dr. Charles White szerint.

"Bár a CAD-alapú rendszerek részben a szerzők által említett teljesítménybeli problémák miatt nem értek el széleskörű klinikai felhasználást, a legtöbb országban a költség visszatérítés hiánya volt hozzájáruló tényező ehhez," írta White egy kiegészítő megjegyzésben. "Ha ez az algoritmus valóban jobbnak bizonyul az alacsony fals-pozitív eredményeket leíró orvosok leletező képességénél, akkor ez egyszerűbb utat jelentene a további kutatásokba történő befektetéshez, hogy meghatározzuk ennek és más, deep-learning alapú algoritmusoknak értékét a gócok felderítésében mellkasi röntgenfelvételeknél. "

Referálta: Szabó Liza, radiográfus

DE Onkoradiológiai Klinika - Sugárterápia

További cikkek

Tüdőfibrózis kialakulásának előrejelzése COVID-19 pneumonia kórházi kezelése után vékonyszeletes CT-vizsgálattal és klinikai eltérések felhasználásával

Közösségek - Mellkas

2021. március 15. 09:15

2019-ben az új típusú koronavírus (COVID-19) által okozott tüdőgyulladással járó járvány Wuhanban (Kína) tört ki, és 2 hónap alatt a teljes országban elterjedt. Kínában a járvány jelenleg csillapodni látszik, azonban máshol jelentős lendületet vett. Az európai országok ( Olaszország, Spanyolország, Németország, Franciaország), az Egyesült Államok, Irán és Dél-Korea a járvány által okozott hatalmas kihívásokkal néznek szembe. A WHO a COVID-19 fertőzést 2020.03.11-én hivatalosan is pandémiának minősítette. Kínában március 24-én 81 767 COVID-19 pneumonias beteget tartottak nyilván, melyből 3283-an elhunytak. A számok dramatikusan nőnek és már több mint 195 országban jelen van a vírus. A COVID-19 elsősorban légzőszervi megbetegedést okoz, mely a kisebb megfázástól a súlyos betegségig terjedhet, mint például a súlyos akut légzőszervi szindróma (SARS), és a közel-keleti légúti szindróma (MERS). A SARS-tól eltérően, mely gyakran súlyos klinikai tünetekkel és magas halálozási arányokkal jár, a COVID-19 fertőzést enyhébb tünetek kísérik és megfelelő kezeléssel nagyobb arányban felépülnek belőle. A megfertőződött pneumoniasok 5 %-a intenzív osztályos felvételre került, melyből 2,3 %-uk invazív lélegeztető terápiában részesült, és 1,4 %-uk elhunyt. A betegség lefolyása vékonyszeletes mellkas CT-vizsgálattal jól követhető. Radiológiai eltérései elsősorban a tejüveghomály (GGO), a crazy paving mintázat, és a konszolidáció. Sokszor az elbocsátást követően CT eltérés nem volt kimutatható, azonban mégis többször a követés során reziduális parenchymás rendellenességeket tapasztaltak. Kevésbé egyértelmű, mely betegcsoportok érintettek gyakrabban a tüdőfibrózis kialakulásával. A tanulmányban a klinikai jellemzők és egyidejűleg a CT-vizsgálatok elemzésével a pulmonalis fibrosis prediktív faktorait próbálták azonosítani.

Koronavírus (COVID-19) által okozott másodlagos tüdőfibrózis – cselekvésre felhívó üzenet?

Közösségek - Mellkas

2021. március 12. 09:01

2020. május 6-áig közel 3,7 millióan fertőződtek meg, és körülbelül 260 000-an haltak meg a 2019-es koronavírus járvány következtében (COVID-19) világszerte. Szinte minden Covid-19-el összefüggő súlyos következmény tüdőgyulladással jár. Az első nagy felmérésben Wuhanban, Kínában, a kórházban ápolt koronavírusos betegek (n = 138) mellkasi CT-jén mindenkinél kétoldali tejüvegszerű homályt figyeltek meg, konszolidációval vagy anélkül, legfőképpen az alsó lebenyekben. Ebben a kutatásban 36 betegnek (26%) volt szüksége intenzív ellátásra, közülük 22-nél (61%) akut respirációs distressz szindróma (ARDS) alakult ki. Azon mechanizmusok, amelyek révén a súlyos akut respirációs szindróma koronavírus 2 (SARS-CoV-2) tüdőkárosodást okoz, csak részben ismertek, de a lehetséges mechanizmusok között szerepel a vírus antigénje által kiváltott citokin felszabadulási tünetegyüttes, a gyógyszer által kiváltott tüdő toxicitás, a magas légúti nyomás és a hiperoxia okozta akut tüdősérülés a mesterséges lélegeztetés következtében. Mostanáig (2020.05.15) világszerte körülbelül 1,2 millióan gyógyultak meg, de azt feltételezik, hogy egyes szervek, beleértve a tüdőt is, tartós károsodást szenvedhetnek a fertőzés következtében. Az elbocsátott koronavírusos betegekről nem áll rendelkezésre képanyag, vagy más funkcionális vizsgálati eredmény.