Tyrėjai kuria AI pagrįstą metodą, leidžiantį greičiau diagnozuoti plaučių infekcijas

Tyrėjai kuria AI pagrįstą metodą, leidžiantį greičiau diagnozuoti plaučių infekcijas

Plaučių infekcijos, tokios kaip pneumonija, yra viena iš pagrindinių mirties priežasčių visame pasaulyje, tačiau žinoma, kad jas sunku diagnozuoti.

Dabar mokslininkai iš UC San Francisco rado būdą, kaip nustatyti šias infekcijas sunkiai sergantiems pacientams, derindami generatyviąją medicininių įrašų AI analizę su apatinių kvėpavimo takų infekcijų biomarkeriu.

Atliekant stebėjimo tyrimą, kuriame dalyvavo sunkiai sergantys suaugusieji, derinys 96 procentus atvejų nustatė teisingą diagnozę ir tiksliau nei ICU gydytojai atskyrė infekcines ir neinfekcines kvėpavimo nepakankamumo priežastis. Autoriai apskaičiavo, kad šis modelis, jei buvo prieinamas įtraukiant pacientus, galėjo sumažinti netinkamą antibiotikų vartojimą daugiau nei 80%.

"Mes sukūrėme metodą, kuris duoda rezultatus daug greičiau nei kultūra, ir jį būtų galima lengvai pritaikyti klinikoje", - sakė daktaras Chazas Langelier, medicinos docentas ir vyresnysis tyrimo, paskelbto gruodžio 16 d., autorius.Gamtos bendravimas.

Esame įsitikinę, kad tai gali padėti greičiau diagnozuoti ir sumažinti nereikalingą antibiotikų vartojimą.

Chazas Langelier, Kalifornijos universiteto San Francisko medicinos docentas

Svarbus modelio bruožas yra biomarkeris, kurį Langelier komanda sukūrė 2023 m. Jie nustatė, kad tai yra uždegimą moduliuojantis genas, vadinamasFABP4gali padėti diagnozuoti infekciją, nes ji mažiau išreikšta imuninėse ląstelėse, palyginti su normaliomis plaučių ląstelėmis.

Dabartiniame tyrime buvo nagrinėjami dviejų kritinės būklės pacientų grupių duomenys: 98 buvo įdarbinti prieš COVID-19 pandemiją ir dauguma sirgo bakterinėmis infekcijomis; 59 buvo įdarbinti per pandemiją ir dauguma sirgo virusinėmis infekcijomis, įskaitant COVID-19.

Pirmiausia jie išbandė kiekvieną metodą atskirai -FABP4Biomarkeriai arba AI – ir nustatė, kad kiekvienas iš jų nustatė teisingą diagnozę maždaug 80% laiko. Tada mokslininkai palygino modelio rezultatus su gydytojų, kurie paguldė pacientus į ligoninės intensyviosios terapijos skyrių, diagnozėmis.

Šie gydytojai paskyrė antibiotikų pneumonijai gydyti daugumai šių pacientų, o biomarker-plus-AI modelis buvo daug pagrįstesnis diagnozuojant pneumoniją.

Siekdama toliau išbandyti modelio tikslumą, komanda palygino tai, kaip dirbtinis intelektas analizavo medicininius įrašus, su tuo, kaip juos analizavo trys skirtingi gydytojai, besispecializuojantys vidaus ligų ir infekcinių ligų srityje. AI atliko GPT4 privatumo platformoje, kurią sukūrė UCSF.

Abiem buvo nustatytas maždaug tiek pat teisingų diagnozių, tačiau AI daugiau dėmesio skyrė radiologijos ataskaitoms apie krūtinės ląstos rentgeno spindulius, o gydytojai sutelkė dėmesį į klinikines pastabas.

„Tai beveik parodė kultūrinį skirtumą, jei taip galima pasakyti apie AI“, - sakė Natasha Spottiswoode, MD, DPhil, medicinos docentė, viena iš pirmųjų šio straipsnio autorių. „Tai parodo, kaip AI gali papildyti gydytojų darbą.

Komanda paskelbė savo AI raginimus laikraštyje ir paskatino gydytojus juos išbandyti savo HIPAA suderinamose AI platformose.

„Tai nepaprastai paprasta naudoti, jums nereikia būti bioinformatiku“, – sakė Hoangas Van Phanas, mokslų daktaras, pats bioinformatikas ir pirmasis šio straipsnio autorius.

Komanda patvirtina modelį kaip klinikinį testą. Tada jie kreipiasi į sepsį, pagrindinę mirties ligoninėje priežastį, kurią taip pat sunku nustatyti.

Šaltiniai: