Изследователите разработват базиран на AI метод за по-бързо диагностициране на белодробни инфекции

Изследователите разработват базиран на AI метод за по-бързо диагностициране на белодробни инфекции

Белодробните инфекции като пневмония са сред водещите причини за смърт в световен мащаб - но те са изключително трудни за диагностициране.

Сега изследователи от UC San Francisco са намерили начин да идентифицират тези инфекции при критично болни пациенти чрез комбиниране на генеративен AI анализ на медицински досиета с биомаркер за инфекции на долните дихателни пътища.

В обсервационно проучване на критично болни възрастни, комбинацията поставя правилна диагноза в 96 процента от случаите и прави разлика между инфекциозни и неинфекциозни причини за дихателна недостатъчност по-точно от лекарите в интензивните отделения. Авторите изчисляват, че този модел, ако е наличен, когато пациентите са били включени, би могъл да намали неподходящата употреба на антибиотици с повече от 80%.

„Разработихме метод, който дава резултати много по-бързо от култивирането и може лесно да се приложи в клиниката“, каза д-р Чаз Ланжелиер, доцент по медицина и старши автор на изследването, публикувано на 16 декемвриОбщуване с природата.

Убедени сме, че това може да доведе до по-бърза диагностика и намаляване на ненужната употреба на антибиотици.“

Чаз Лангелиер, доцент по медицина, Калифорнийски университет – Сан Франциско

Важна характеристика на модела е биомаркерът, който екипът на Langelier разработи през 2023 г. Те откриха, че това е ген, който модулира възпалението, т.нар.FABP4може да помогне за диагностициране на инфекция, тъй като е по-малко експресиран в имунните клетки в сравнение с нормалните белодробни клетки.

Настоящото проучване изследва данни от две групи критично болни пациенти: 98 са били вербувани преди пандемията от COVID-19 и повечето са имали бактериални инфекции; 59 бяха наети по време на пандемията и повечето имаха вирусни инфекции, включително COVID-19.

Първо тестваха всеки метод поотделно –FABP4Биомаркери или AI – и установи, че всеки от тях поставя правилната диагноза около 80% от времето. След това изследователите сравняват резултатите от модела с диагнозите на лекарите, които са приели пациентите в интензивното отделение на болницата.

Тези лекари предписаха антибиотици за лечение на пневмония на повечето от тези пациенти, докато моделът биомаркер плюс AI беше много по-разумен при диагностицирането на пневмония.

За да тества допълнително точността на модела, екипът сравни начина, по който AI анализира медицинските досиета с начина, по който трима различни лекари, специалисти по вътрешни болести и инфекциозни заболявания, ги анализираха. AI беше извършен от GPT4 на платформа за поверителност, разработена в UCSF.

И двамата получиха приблизително еднакъв брой правилни диагнози, но изкуственият интелект наблегна повече на радиологичните доклади върху рентгеновите снимки на гръдния кош, докато лекарите се фокусираха върху клиничните бележки.

„Това почти показа културна разлика, ако можете да кажете това за AI“, каза Наташа Спотисууд, MD, DPhil, асистент професор по медицина, един от първите автори на статията. „Това показва как AI може да допълни работата на лекарите.“

Екипът публикува своите указания за изкуствен интелект във вестника и насърчи лекарите да ги изпробват на собствените си съвместими с HIPAA платформи за изкуствен интелект.

„Изключително лесен е за използване, не е нужно да сте биоинформатик“, каза д-р Хоанг Ван Фан, самият той биоинформатик и първи автор на статията.

Екипът валидира модела като клиничен тест. След това те се обръщат към сепсиса, водещата причина за болнична смърт, която също е изключително трудна за определяне.

източници: