Teadlased töötavad välja AI-põhise meetodi kopsuinfektsioonide kiiremaks diagnoosimiseks

Teadlased töötavad välja AI-põhise meetodi kopsuinfektsioonide kiiremaks diagnoosimiseks

Kopsuinfektsioonid, nagu kopsupõletik, on kogu maailmas ühed peamised surmapõhjused, kuid neid on kurikuulsalt raske diagnoosida.

Nüüd on UC San Francisco teadlased leidnud viisi nende infektsioonide tuvastamiseks kriitilises seisundis patsientidel, kombineerides meditsiiniliste andmete generatiivse AI analüüsi alumiste hingamisteede infektsioonide biomarkeriga.

Kriitiliselt haigete täiskasvanutega läbiviidud vaatlusuuringus pani see kombinatsioon 96 protsendil juhtudest õige diagnoosi ja eristas hingamispuudulikkuse nakkuslikke ja mitteinfektsioosseid põhjuseid täpsemalt kui intensiivraviosakonna arstid. Autorid arvasid, et see mudel, kui see oli patsientide registreerimisel kättesaadav, oleks võinud vähendada sobimatut antibiootikumide kasutamist rohkem kui 80%.

"Oleme välja töötanud meetodi, mis annab tulemusi palju kiiremini kui kultuur, ja seda saab hõlpsasti kliinikus rakendada," ütles dr Chaz Langelier, meditsiini dotsent ja 16. detsembril avaldatud uuringu vanemautor.Loodussuhtlus.

Oleme kindlad, et see võib viia kiirema diagnoosini ja vähendada antibiootikumide tarbetut kasutamist.

Chaz Langelier, San Francisco California ülikooli meditsiinidotsent

Mudeli oluliseks tunnuseks on biomarker, mille Langelieri meeskond töötas välja aastal 2023. Nad leidsid, et tegemist on põletikku moduleeriva geeniga, nn.FABP4võib aidata diagnoosida infektsiooni, kuna see ekspresseerub immuunrakkudes normaalsete kopsurakkudega võrreldes vähem.

Käesolevas uuringus uuriti kahe kriitilises seisundis patsientide rühma andmeid: 98 võeti tööle enne COVID-19 pandeemiat ja enamikul olid bakteriaalsed infektsioonid; Pandeemia ajal värvati 59 inimest ja enamikul olid viirusnakkused, sealhulgas COVID-19.

Kõigepealt katsetasid nad iga meetodit eraldi –FABP4Biomarkerid või AI – ja avastasid, et igaüks neist pani õige diagnoosi umbes 80% ajast. Seejärel võrdlesid teadlased mudeli tulemusi nende arstide diagnoosidega, kes lasid patsiendid haigla intensiivravi osakonda.

Need arstid määrasid enamikule nendest patsientidest kopsupõletiku raviks antibiootikume, samas kui biomarker-pluss-AI mudel oli kopsupõletiku diagnoosimisel palju mõistlikum.

Mudeli täpsuse edasiseks testimiseks võrdles meeskond seda, kuidas tehisintellekt analüüsis haiguslugusid sellega, kuidas kolm erinevat sisehaigustele ja nakkushaigustele spetsialiseerunud arsti neid analüüsisid. Tehisintellekti teostas GPT4 UCSF-is välja töötatud privaatsusplatvormil.

Mõlemad said ligikaudu sama arvu õigeid diagnoose, kuid AI pani rohkem rõhku rindkere röntgenikiirguse radioloogilistele aruannetele, samal ajal kui arstid keskendusid kliinilistele märkustele.

"See näitas peaaegu kultuurilist erinevust, kui saab seda öelda tehisintellekti kohta," ütles Natasha Spottiswoode, MD, DPhil, meditsiini dotsent, üks töö esimesi autoreid. "See näitab, kuidas AI saab arstide tööd täiendada."

Meeskond avaldas oma tehisintellekti juhised ajakirjas ja julgustas arste neid proovima oma HIPAA-ga ühilduvatel tehisintellekti platvormidel.

"Seda on uskumatult lihtne kasutada, te ei pea olema bioinformaatik," ütles Hoang Van Phan, PhD, bioinformaatik ja artikli esimene autor.

Meeskond kinnitab mudelit kliinilise testina. Järgmisena pöörduvad nad sepsise poole, mis on peamine haiglasurma põhjus, mida on samuti kurikuulsalt raske kindlaks teha.

Allikad: