Algoritmul avansat prezice rezultatul pentru pacienții cu leziuni cerebrale severe

O echipă de cercetători din SUA a creat un model inovator de învățare profundă care analizează scanările CT și informațiile clinice pentru a prezice rezultatele la șase luni pentru pacienții cu leziuni cerebrale traumatice severe (TCE). Pe lângă faptul că depășește predicțiile neurochirurgilor, algoritmul poate, de asemenea, să orienteze cu precizie pacienții cu TBI către îngrijiri salvatoare.

Decizii clinice mai bune

Ca parte a cercetării, oamenii de știință de date de la Facultatea de Medicină de la Universitatea din Pittsburgh a lucrat cu chirurgi în neurotraumatologie de la Centrul Medical al Universității din Pittsburgh (UPMC) pentru a crea un nou model de inteligență artificială care procesează mai multe scanări CT ale capului la pacienții cu TBI sever. Algoritmul, descris în Radiologie, analizează, de asemenea, semnele vitale ale pacienților, analizele de sânge și funcția cardiacă, precum și estimări ale severității comei.

Recunoscând faptul că tehnicile de imagistică cerebrală evoluează în timp și că calitatea imaginii poate varia substanțial de la pacient la pacient, echipa a luat în considerare neregulile datelor prin antrenarea algoritmului pe o serie de protocoale de imagistică diferite.

Cercetătorii, conduși de co-primi autori Matthew Pease și Dooman Arefan, și-au validat modelul testându-l pe două cohorte de pacienți – unul format din peste 500 de pacienți cu TBI sever tratați anterior la UPMC și celălalt din 220 de pacienți din 18 instituții din întreaga țară, prin consorțiul TRACK-TBI. Ei au comparat performanța modelului cu cea a modelului IMPACT modelul și predicțiile a trei neurochirurgi.

Modelul dezvoltat ar putea prezice cu precizie riscul de deces al pacientilor si rezultatele nefavorabile la sase luni de la incidentul traumatic. Este important că modelul și-a menținut capacitatea atunci când a fost testat pe o cohortă multi-instituțională independentă din consorțiul TRACK-TBI. De asemenea, sa demonstrat că modelul depășește predicțiile făcute de trei neurochirurgi participanți.

Ca co-autori seniori Shandong Wu și David Okonkwo explicați, TBI este o boală care perturbă funcționarea normală a creierului și poate duce la dizabilități neurologice, emoționale și profesionale permanente. Atunci când tratează astfel de leziuni, medicii se bazează pe prognostic pentru a ghida terapia clinică, dar se luptă pentru a prognoza cu exactitate rezultatele în TBI sever. Ca atare, remarcă Wu, există „o mare nevoie și un potențial mare de a valorifica informațiile clinice multimodale și învățarea automată pentru a dezvolta modele de predicție bazate pe date pentru a îmbunătăți predicția rezultatului pentru pacienții cu TBI severă”.

„Am folosit tehnici de învățare profundă și programe de învățare pentru a dezvolta modele de predicție care procesează atât datele imagistice CT ale capului, cât și alte variabile clinice ale pacienților”, spune Wu. „În practică, acest model poate oferi o predicție automată a potențialului de recuperare al unui pacient individual pentru a informa mai bine deciziile clinice și îngrijirea pacientului.”

Previziuni individualizate

Wu observă că, în ultimii ani, învățarea automată și învățarea profundă au transformat analiza datelor medicale și au îmbunătățit performanța în sprijinirea diagnosticului de detectare asistată de computer și a triajului bolilor medicale. Într-adevăr, multe modele și instrumente bazate pe învățarea automată sunt acum în curs de investigare academică și evaluare clinică.

În opinia lui Wu, avantajul cheie al noului model este că este capabil să analizeze în mod eficient datele multidimensionale și multimodale, cum ar fi imagini și date clinice non-imagistice, într-un mod automat. Aceasta înseamnă că învățarea automată poate învăța informații esențiale din aceste date complexe, care pot fi dificil de digerat și procesat de către un medic uman.

„Metoda noastră poate oferi, de asemenea, predicții individualizate în comparație cu modelele existente, cum ar fi modelul IMPACT, care a fost conceput pentru a ghida studiile clinice și nu pentru a prognoza pacienții individuali”, spune el.

În prezent, modelul se bazează pe datele obținute la internarea unui pacient la camera de urgență, dar echipa de proiect intenționează să-l îmbunătățească în continuare prin încorporarea datelor longitudinale obținute în timpul îngrijirii pacientului cu TBI.

„Intenționăm, de asemenea, să explorăm evaluarea și să identificăm potențialele bariere în ceea ce privește implementarea unor astfel de modele în fluxul de lucru și setările clinice”, adaugă Wu.

Mesaj Algoritmul avansat prezice rezultatul pentru pacienții cu leziuni cerebrale severe a apărut în primul rând pe Lumea fizicii.

• Coinsmart. Cel mai bun schimb de Bitcoin și Crypto din Europa.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. ACCES LIBER.
• CryptoHawk. Radar Altcoin. Încercare gratuită.
• Source: https://physicsworld.com/a/advanced-algorithm-predicts-outcome-for-patients-with-severe-brain-injury/