Cercetătorii dezvoltă o metodă bazată pe inteligență artificială pentru a diagnostica mai rapid infecțiile pulmonare

Cercetătorii dezvoltă o metodă bazată pe inteligență artificială pentru a diagnostica mai rapid infecțiile pulmonare

Infecțiile pulmonare, cum ar fi pneumonia, sunt printre principalele cauze de deces la nivel mondial, dar sunt notoriu de dificil de diagnosticat.

Acum, cercetătorii de la UC San Francisco au găsit o modalitate de a identifica aceste infecții la pacienții în stare critică, combinând analiza generativă AI a dosarelor medicale cu un biomarker pentru infecțiile tractului respirator inferior.

Într-un studiu observațional al adulților în stare critică, combinația a făcut un diagnostic corect în 96 la sută din timp și a diferențiat între cauzele infecțioase și neinfecțioase ale insuficienței respiratorii mai precis decât medicii de UTI. Autorii au estimat că acest model, dacă este disponibil atunci când pacienții au fost înrolați, ar fi putut reduce utilizarea inadecvată a antibioticelor cu mai mult de 80%.

„Am dezvoltat o metodă care produce rezultate mult mai rapid decât cultura și ar putea fi implementată cu ușurință în clinică”, a spus dr. Chaz Langelier, profesor asociat de medicină și autor principal al studiului publicat pe 16 decembrie.Comunicarea naturii.

Suntem încrezători că acest lucru ar putea duce la un diagnostic mai rapid și ar putea reduce utilizarea inutilă a antibioticelor.”

Chaz Langelier, profesor asociat de medicină, Universitatea din California – San Francisco

O caracteristică importantă a modelului este biomarkerul pe care echipa lui Langelier l-a dezvoltat în 2023. Ei au descoperit că este o genă care modulează inflamația, numităFABP4ar putea ajuta la diagnosticarea infecției, deoarece este mai puțin exprimată în celulele imune în comparație cu celulele pulmonare normale.

Studiul actual a examinat datele de la două grupuri de pacienți în stare critică: 98 au fost recrutați înainte de pandemia COVID-19 și majoritatea aveau infecții bacteriene; 59 au fost recrutați în timpul pandemiei și majoritatea aveau infecții virale, inclusiv COVID-19.

Mai întâi au testat fiecare metodă individual -FABP4Biomarkeri sau IA – și a constatat că fiecare dintre ei a făcut diagnosticul corect în aproximativ 80% din timp. Cercetătorii au comparat apoi rezultatele modelului cu diagnosticele medicilor care au internat pacienții în secția de terapie intensivă a spitalului.

Acești medici au prescris antibiotice pentru a trata pneumonia celor mai mulți dintre acești pacienți, în timp ce modelul biomarker-plus-AI a fost mult mai rezonabil în diagnosticarea pneumoniei.

Pentru a testa în continuare acuratețea modelului, echipa a comparat modul în care AI a analizat fișele medicale cu modul în care trei medici diferiți specializați în medicină internă și boli infecțioase le-au analizat. AI a fost realizat de GPT4 pe o platformă de confidențialitate dezvoltată la UCSF.

Ambele au primit aproximativ același număr de diagnostice corecte, dar AI a pus mai mult accent pe rapoartele radiologice pe radiografiile toracice, în timp ce medicii s-au concentrat pe note clinice.

„Aproape că a arătat o diferență culturală dacă poți spune asta despre o IA”, a spus Natasha Spottiswoode, MD, DPhil, profesor asistent de medicină, unul dintre primii autori ai lucrării. „Arată cum AI poate completa munca medicilor.”

Echipa și-a publicat recomandările AI în lucrare și i-a încurajat pe medici să le încerce pe propriile platforme AI conforme cu HIPAA.

„Este incredibil de ușor de utilizat, nu trebuie să fii un bioinformatician”, a spus Hoang Van Phan, PhD, însuși un bioinformatician și primul autor al lucrării.

Echipa validează modelul ca test clinic. Apoi, se îndreaptă spre sepsis, principala cauză a decesului în spital, care este, de asemenea, notoriu de dificil de determinat.

Surse: