Az AI röntgen és CT felvételek alapján értékeli az osteoporosis kockázatát.
Közösségek - MSK | 2021. január 25. 12:19 | Utolsó módosítás dátuma - 2024. augusztus 18. 00:32 | Forrás: https://www.auntminnie.com/index.aspx?sec=sup&sub=aic&pag=dis&ItemID=128599
A mesterséges intelligencia (AI) röntgen-és CT felvételek alapján sokkal jobban fel tudta mérni a páciens osteoporosis kialakulására való kockázatát, mint az egészségügyi szakemberek hagyományos leletezési módszerekkel, a Journal of Endocrine Society folyóiratban április közepén megjelent kutatási eredmények szerint.
Ausztrál kutatók kifejlesztettek egy eszközt (X-Ray Artificial Intelligence Tool – XTRAIT) abból a célból, hogy úgynevezett Természetes Nyelv Feldolgozás (Natural Language Processing – NLP) segítségével röntgen leleteket szűrjön törésekre, és felismerje azokat a betegeket, akiknél nem állapítottak meg osteoporosist, vagy akiket még nem kezeltek csontritkulás miatt. Független adatkészleten végzett tesztelés során az XRAIT több, mint háromszor annyi szignifikáns törést azonosított, mint ahányat hagyományos leletezés során találtak.
Ez az ismeret lehetővé teszi az orvosok számára, hogy azon betegek kezelésére koncentrálhassanak, akiknél bebizonyosodott az osteoporosis kockázata, ahelyett, hogy a korlátozott egészségügyi erőforrásokat a csontritkulás rizikójának azonosításra használnák- állítja Dr. Jacqueline Center Phd, a Clinical Studies and Epidemiology Lab vezetője a Garvan Institute of Medical Researchnél Sydneyben.
„Azon betegek azonosítási rátájának javításával, akik osteoporosis-kezelésre vagy megelőzésre szorulnak, az XRAIT segíthet csökkenteni a másodlagos törés kockázatát, a betegség általános terheit, és az osteoporosis okozta halálozást” – mondta Center az Endokrin Társaság közleményében. A tanulmányt a héten, az Endokrin Társaság tervezett éves találkozóján (ENDO 2020) szerették volna bemutatni San Franciscoban, de a találkozót a COVID-19 járvány miatt lemondták.
Bár körülbelül 44 millió amerikait fenyeget az osteoporosis, és az alacsony csonttömeg miatti fokozott törési kockázat, mégis a törést szenvedő idősebb nőknek csak 20%-át vizsgálják ki csontritkulás irányába, vagy részesítik terápiában osteoporosis miatt, a National Osteoporosis Foundation szerint. Számos kórház különböző programokat, úgynevezett Fracture Liaison Services (FLS) vezetett be azoknak a betegeknek az azonosítására, akiknek csonttörése osteoporosis következménye lehetett, de a beutalt betegek leleteinek hagyományos értékelése során kimaradhatnak, vagy túl sokára kerülhetnek felismerésre olyan páciensek, akiket az osteoporosis veszélye fenyeget. -állapította meg Center
Annak megállapítására, hogy tudnak-e javítani ezen a rendszeren, a kutatók az XTRAIT-ot alkalmazva 5089 röntgen-és CT leletet elemeztek ki. Ezek a felvételek olyan 50 év feletti betegekről készültek, akik a kórház sürgősségi osztályán jártak, és csontfelvételeket készítettek róluk egy három hónapos időintervallumon belül. Megállapították, hogy a szoftver 349 embert azonosított, akiknél a fraktúrák alacsony csontsűrűség következményei lehettek.
Ugyanebben az időszakban a sürgősségi osztály vizsgálatkéréseinek és a radiológiai leletek manuális átvizsgálásának együttese csak 98 ilyen esetet eredményezett –amely 3,5-szer alacsonyabb törésdetektálási arányt jelent.
A Dubbo Osteoporosis Epidemiology vizsgálatban a 60 év feletti ausztrál felnőttek egy másik mintapopulációjának független adatállományán végeztek vizsgálatokat. A tesztelések során az XTRAIT 69%-os érzékenységet és 95%-os specificitást eredményezett az igazolt ismert törések, és törés nélküli esetek között 327 esetből.
„További fejlesztések az NLP és a klinikai kockázati tényezők, valamint a terápiás adatok összekapcsolására segítik majd a töréskoordinátorokat abban, hogy a megfelelő betegeket célozzák meg, és növeljék az osteoporosis kezelésben részesülők számát, továbbá javítsák a produktivitást és a biztonságot, valamint csökkentsék az ellátás terheit a biztonságos költséghatékonyság érdekében”
-mondta a vezető szerző Dr. Christopher White Phd, az ausztráliai Randwick walesi hercegi kórház március 15-i virtuális előadásában.
Fordította: Dr. Keresztes Levente
Debreceni Egyetem Klinikai Központ Kenézy Gyula Campus Központi Radiológiai Diagnosztika