Insultas yra pagrindinė mirties ir negalios priežastis visame pasaulyje, todėl ankstyva diagnozė ir intervencija yra kritinė. Neseniai paskelbtame tyrime, paskelbtame IEEE prieigamūsų komanda pristatė novatorišką požiūrį į insulto vaizdų analizę, sujungdama veiksmingą ryšio modeliavimą su aiškinamu dirbtiniu intelektu (AI). Ši naujovė gali pakeisti klinikinius darbo eigas, padidindama insulto diagnozių tikslumą ir skaidrumą, išryškindama informaciją ir srauto pokyčius tose vietose, kuriose turėtų būti nukreiptos terapijos, tokios kaip kamieninės ląstelės.
Tradiciškai insulto diagnozė priklauso nuo tokių vaizdavimo būdų, kaip KT ir MRT, kartu su klinikų patirtimi. Tačiau šie metodai susiduria su greičiu, atkuriamumu ir identifikuojant sudėtingus vaizdų duomenų modelius. Mūsų tyrimas nagrinėja šias spragas, pasinaudojant veiksmingais ryšio modeliais, kurie analizuoja vieno smegenų regiono kryptinę įtaką kitam, kartu su aiškinamais AI algoritmais. Kartu šios priemonės ne tik pagerina insulto lokalizacijos tikslumą, bet ir paaiškina pagrindinius nervų kelius, kuriuos paveikė insultas.
Mes sukūrėme pagrindą, kuris apdoroja insultų vaizdo duomenis, naudodami pažangias mašinų mokymosi technikas, tokias kaip funkcijų ištraukimas ir giliųjų neuroninių tinklų, išlaikydami aiškinamumą. Viena iš pagrindinių mūsų tyrimo naujovių yra paaiškinamumo metrikos integracija, leidžianti gydytojams pasitikėti ir suprasti AI sprendimų priėmimo procesą. Ši savybė yra labai svarbi priimant medicinos praktiką, kai paciento rezultatai priklauso nuo pagrįstų sprendimų priėmimo.
Norėdami patvirtinti savo modelį, mes jį įvertinome dideliame duomenų rinkinyje pacientų insultai, pasiekdami moderniausius rezultatus nustatant insulto regionus, numatant paciento rezultatus ir suprantant veiksmingus ryšio sutrikimus. Vizualizuodami šiuos sutrikimus, mūsų sistema teikia gydytojams į įprastus metodus, kuriems anksčiau taikoma įžvalga, į kurias galima įgyvendinti.
Šio darbo padariniai yra tolimi. Tai siūlo kelią į individualizuotus gydymo planus, nustatant insulto potipius ir numatyti individualias atkūrimo trajektorijas. Be to, jos pasitikėjimas aiškinamu AI užtikrina, kad atitiktų etinius ir teisinius medicininių AI sistemų standartus.
Integruodami veiksmingą ryšį ir aiškinamą AI, mes siekiame paremti gydytojus, kad priimtume greitesnius, patikimesnius sprendimus, išlaikydami proceso skaidrumą. Kiti veiksmai apima didesnių grupių patvirtinimą ir šio požiūrio naudingumą kamieninių ląstelių terapijoms, susijusioms su insultu.
Šis tyrimas yra reikšmingas žingsnis į priekį taikant AI medicininiam vaizdavimui, ypač atsižvelgiant į laiko jautrias sąlygas, tokias kaip insultas. Derindami pažangiausias technologijas su dėmesio interpretavimu, mūsų sistema gali iš naujo apibrėžti, kaip diagnozuojami ir traktuojami šiuolaikinėje sveikatos priežiūroje.
Ši istorija yra „Science X“ dialogo dalis, kurioje tyrėjai gali pranešti apie savo paskelbtų tyrimų straipsnių išvadas. Apsilankykite šiame puslapyje, kad gautumėte informacijos apie „Science X“ dialogo langą ir kaip dalyvauti.