Londono karaliaus koledžo mokslininkai, bendradarbiaudami su Londono imperatoriškojo koledžo mokslininkais, tiria, ar dirbtinis intelektas (AI) gali padėti gydytojams numatyti, kurios smegenų aneurizmos gali plyšti – gyvybei pavojingas įvykis, dėl kurio reikia skubiai gydyti.
Aneurizmos, kurios yra smegenų kraujagyslių išsipūtimas, paveikia apie 3,2% gyventojų. Nors plyšta tik dalis, sprendimas gydyti yra sudėtingas, nes gydymas, pavyzdžiui, chirurgija, taip pat kelia pavojų pacientui.
Naujoje 20 tyrimų apžvalgoje, kurioje analizuojama daugiau nei 20 000 atvejų, buvo ištirta, kaip AI modeliai numato aneurizmos plyšimo riziką.
Straipsnis publikuojamas žurnale Klinikinė neuroradiologija.
Rezultatai buvo daug žadantys, nes AI tikslumas buvo 66–90%, panašus į tradicinius metodus, pvz., PHASES balą, arba šiek tiek geresnis nei. Tačiau tyrimai buvo labai įvairūs, todėl sunku padaryti tvirtas išvadas.
„AI modeliai rodo potencialą automatizuoti ir pagerinti prognozes“, – pažymėjo autoriai, „tačiau jie dar nėra paruošti klinikiniam naudojimui“.
„Šioje sisteminėje apžvalgoje pabrėžiamas naujoviškų mašininio mokymosi modelių naudojimas, siekiant numatyti neplyšusių intrakranijinių aneurizmų plyšimo riziką. Šie mašininio mokymosi algoritmai suteikia galimybę automatizuoti ir standartizuoti į plyšimą linkusių aneurizmų nustatymą, padedant priimti sprendimus dėl didelės rizikos profilaktinių intervencijų. “, – sakė Dr. Thomas Booth, Biomedicininės inžinerijos ir vaizdo gavimo mokyklos neurovaizdavimo klinikinis skaitytojas. Mokslai.
„Tačiau mes nustatėme, kad dabartinė įrodymų bazė yra ribota, todėl šie modeliai nėra tinkami klinikiniam naudojimui šiame etape. Kad būtų užtikrintas saugus įgyvendinimas, dabar reikia atlikti tolesnius aukštos kokybės tyrimus.”
Šiuo metu gydytojai, norėdami įvertinti plyšimo riziką, remiasi tokiais veiksniais kaip aneurizmos dydis, vieta ir paciento demografija. Tačiau esamos balų sistemos nėra tobulos. Mažos aneurizmos gali netikėtai plyšti, o didelės niekada nepakenkti. AI galiausiai galėtų padėti apdoroti didelius duomenų rinkinius, kad būtų galima labiau suasmeninti ir tiksliau prognozuoti.
„Šis tyrimas yra žingsnis į priekį prognozuojant intrakranijinių aneurizmų pasekmes, kurias sunku spėlioti, o jei plyšimas gali būti mirtinas. Mašininis mokymasis yra stipri priemonė, galinti greitai suprasti daugybę sudėtingų veiksnių, padedančių pacientams ir gydytojams valdyti šias aneurizmas“, – sakė Imperial College NHS Trust radiologijos registratorius daktaras Karanas Daga.
Autoriai ragina atlikti tolesnius tyrimus, ypač didelius, įvairius tyrimus, kuriuose tiriami AI modeliai realioje medicinos aplinkoje. Jei ši technologija pasisektų, ji galėtų išgelbėti gyvybes pagerindama sprendimus dėl aneurizmų stebėjimo ar gydymo, sumažindama nereikalingų intervencijų skaičių ir užtikrindama, kad didelės rizikos pacientams būtų suteikta savalaikė pagalba.