Inteligența Artificială care Analizează RMN-uri Cerebrale în Secunde Poate Revoluționa Îngrijirea Neurologică

De decenii, imagistica prin rezonanță magnetică (RMN) a creierului reprezintă unul dintre cele mai puternice instrumente de diagnostic din medicină, dar și unul dintre cele mai solicitante din punct de vedere al resurselor. Cererea pentru aceste examinări continuă să crească, în timp ce serviciile de neuroradiologie au dificultăți în a ține pasul, ceea ce duce la întârzieri în diagnosticare, blocaje în fluxul de lucru și disparități tot mai mari în accesul la îngrijire. Un studiu recent de la Universitatea din Michigan sugerează că inteligența artificială (IA) ar putea ajuta la reducerea acestui decalaj.

Publicat în revista “Nature Biomedical Engineering”, cercetătorii descriu Prima, un model de IA capabil să citească un RMN cerebral complet și să genereze diagnostice clinic relevante în câteva secunde. Antrenat pe date la scară de sistem de sănătate, nu pe seturi de date înguste și curate manual, Prima reprezintă o schimbare către modelele de bază proiectate să funcționeze în medii clinice reale.

„Pe măsură ce cererea globală pentru RMN-uri crește și pune o presiune semnificativă pe medicii și sistemele noastre de sănătate, modelul nostru de IA are potențialul de a reduce povara îmbunătățind diagnosticarea și tratamentul cu informații rapide și exacte,” a declarat autorul principal, Dr. Todd Hollon, neurochirurg la Universitatea din Michigan Health.

Cele mai multe instrumente AI existente în neuroimagistică sunt specifice pentru anumite sarcini, fiind antrenate să detecteze o singură anomalie sau să prezică un singur rezultat. Prima adoptă o abordare fundamental diferită. Modelul a fost antrenat pe peste 220.000 de studii RMN, reprezentând 5.6 milioane de secvențe de imagini, alături de istoricul clinic și indicațiile medicilor imagiști, provenite din decenii de îngrijire de rutină la Universitatea din Michigan Health.

„Prima funcționează ca un radiolog integrând informațiile despre istoricul medical al pacientului și datele de imagistică pentru a produce o înțelegere cuprinzătoare a sănătății acestuia,” a spus co-autorul principal, Samir Harake, un cercetător în domeniul datelor în laboratorul Machine Learning in Neurosurgery Lab al lui Hollon.

Designul multimodal reflectă modul în care practică de fapt clinicienii: interpretând imaginile în context, nu izolat. Tehnic, Prima este un model de limbaj vizual, capabil să proceseze date de imagistică și text clinic simultan pentru a produce diagnostice diferentiale, recomandări de trimitere și indicii de prioritizare.

Într-o evaluare de un an, la nivelul întregului sistem de sănătate, implicând aproape 30.000 de studii RMN, Prima a demonstrat o performanță diagnostică solidă pentru 52 de diagnostice neurologice, atingând o medie a ariei sub curba caracteristicii de operare a receptorului de 92%. În unele categorii, acuratețea a atins 97.5%, depășind alte sisteme medicale AI de ultimă oră.

Dar acuratețea nu a fost singurul obiectiv. Prima a fost, de asemenea, capabilă să determine cât de urgent necesită un caz atenție. Condiții cum ar fi accidentul vascular cerebral sau hemoragia intracraniană necesită intervenții imediate, iar întârzierile chiar și de câteva minute pot afecta rezultatele.

„Acuratețea este esențială când se citește un RMN cerebral, dar timpul rapid de răspuns este critic pentru un diagnostic în timp util și pentru îmbunătățirea rezultatelor,” a spus Yiwei Lyu, MS, co-autor principal și cercetător postdoctoral în informatică și inginerie la U-M.

Potrivit cercetătorilor, Prima poate semnaliza automat scanările sensibile la timp și poate recomanda intervenții prioritare.

Sursa: Inside Precision Medicine