AI hat gelernt, Herzinsuffizienz mit einer Genauigkeit von 73% vorherzusagen

Fortschritte in der modernen Medizin deuten auf ein mögliches Ergebnis für Patienten mit Herzerkrankungen hin. Dies ist jedoch ein sehr langer und mühsamer Prozess. Ärzte sind gezwungen, MRT-Scans, Blutuntersuchungen und andere Daten ohne Hilfe von Computern zu analysieren, wobei sie sich auf ihr Wissen und ihre Erfahrung verlassen müssen. Forscher vom Imperial College London kamen zur Rettung der Ärzte , die künstliche Intelligenz lehrten, um das Todesrisiko bei Menschen mit schweren Herz-Kreislauf-Erkrankungen schneller und genauer als andere existierende Vorhersagewerkzeuge vorherzusagen.

Die neue Software erstellt für jeden Patienten virtuelle 3D-Herzen, die jede Organkontraktion wiederholen. Künstliche Intelligenz kann mithilfe der Magnetresonanztomographie (MRT) zusammen mit Informationen zu Blutuntersuchungen schnell feststellen, welche Herzfunktionen auf Herzinsuffizienz und Tod hinweisen.


Ein Simulationsbeispiel für einen Patienten mit idiopathischer pulmonaler Hypertonie

Wissenschaftler testeten die Technologie für Patienten mit pulmonaler Hypertonie , eine Erkrankung, die bei nicht ordnungsgemäßer Behandlung zu Herzinsuffizienz führt. Um eine Behandlung zu verschreiben, müssen Ärzte vorhersagen, ob Patienten in eine Gruppe mit hohem oder niedrigem Risiko fallen, aber moderne Methoden erlauben dies nicht mit außergewöhnlicher Genauigkeit.

Die pulmonale Hypertonie ist durch einen hohen Druck in den Blutgefäßen gekennzeichnet, die das Herz mit Sauerstoff versorgen - den Lungenarterien, der Vene oder den Kapillaren. Infolgedessen befindet sich auf der rechten Seite des Herzens eine Belastung, die im Laufe der Zeit zu fortschreitenden Schäden führt. Wenn der Patient den Arzt nicht rechtzeitig aufsucht, riskiert er, den Rest seines Lebens mit Herzinsuffizienz zu verbringen. Ein Patient mit pulmonaler Hypertonie kann unter Atemnot, erhöhter Müdigkeit, Angina pectoris, Ohnmacht, Husten und anderen Symptomen leiden.

Um diese Krankheit zu behandeln, verwendet die moderne Medizin Medikamente, die es dem Blut ermöglichen, sich freier durch die Lunge zu bewegen, was gefährdeten Patienten hilft, länger zu leben. In einigen Fällen werden Injektionen direkt in die Blutgefäße injiziert, und in besonders schwierigen Situationen wird eine Lungentransplantation durchgeführt.

Bisher haben sich Radiologen auf zeitaufwändige manuelle Herzfunktionsmessungen verlassen, um Patienten mit dem höchsten Risiko einer Verschlechterung zu identifizieren. Laut Dr. Declan O'Regan, Hauptautor der Studie, gelang es ihnen zunächst, einem Computer die Interpretation von Herzscans beizubringen, um genau zu bestimmen, wie lange Patienten leben können. Künstliche Intelligenz kann die Art und Weise verändern, wie Menschen Herzkrankheiten behandeln.

Unter Verwendung von Daten von 256 Patienten analysierte die Software bewegte Bilder der MRT des Herzens jedes Patienten und maß die Bewegung von 30.000 verschiedenen Punkten in der Struktur des Organs während jedes Herzschlags. Anschließend wurden die erhaltenen Daten mit medizinischen Aufzeichnungen über die Gesundheit von Patienten kombiniert, die acht Jahre lang aufbewahrt wurden. Das Programm erstellte ein virtuelles 3D-Herz jeder Person und erkannte automatisch, welche Funktionen die frühesten Vorboten von Herzinsuffizienz und Tod waren.


Am Ende der Beobachtung, die etwa vier Jahre dauerte, starben 36% der Patienten (93 von 256), und einer von ihnen wurde einer Lungentransplantation unterzogen. In 73% der Fälle hat der Computer diejenigen korrekt identifiziert, die länger als ein Jahr leben werden. Trotz der Tatsache, dass die Genauigkeit der Vorhersagen der Ärzte in dieser Situation 60% betrug.

Die Forscher sind zuversichtlich, dass die Technologie bei Patienten mit anderen Arten von Herz-Kreislauf-Erkrankungen weiter eingesetzt werden kann. Künstliche Intelligenz hilft bereits bei der Forschung auf dem Gebiet von Krebs und Gehirnkrankheiten, aber die Analyse von bewegten Bildern des Herzens ist eine kompliziertere Operation.

Der Mitautor der Studie, Dr. Tim Dawes, der zusammen mit seinem Team einen Trainingsalgorithmus entwickelte, sagte: „Ein Computer kann in Sekundenschnelle analysieren und gleichzeitig Daten aus Bildern, Blutuntersuchungen und anderen Studien ohne menschliches Eingreifen interpretieren. Dies kann Ärzten helfen, Störungen richtig zu diagnostizieren und rechtzeitig eine angemessene Behandlung zu verschreiben oder die aktuelle zu ändern. “

Wissenschaftler planen, die Software anhand von Patientendaten anderer Krankenhäuser zu testen, um zu entscheiden, ob eine breite Verteilung unter den Ärzten erforderlich ist. Die Forscher möchten diese Technologie auch verwenden, um andere Formen der Herzinsuffizienz wie die Kardiomyopathie vorherzusagen .um festzustellen, ob der Patient einen Herzschrittmacher oder andere Behandlungsformen benötigt.

Das ultimative Ziel ist die Entwicklung einer Software, die nicht nur Vorhersagen über das Überleben treffen kann, sondern auch darüber, welche Art der Behandlung für einen bestimmten Patienten besser geeignet ist.

Wissenschaftliche Arbeit veröffentlicht in der Zeitschrift Radiology
DOI: radiol.2016161315

Source: https://habr.com/ru/post/de400857/