Lékaři a kliničtí vědci z NHS Foundation Trust Sheffield Teaching Hospitals využívají umělou inteligenci (UI), aby lépe předpověděli, kdy mohou ledviny pacienta selhat.
Profesor Albert Ong, konzultant nefrolog a klinický vedoucí genetiky v NHS Foundation Trust Sheffield Teaching Hospitals, který nástroj využívá ve své specializované klinice pro ledviny, uvedl, že software je šestkrát rychlejší než manuální procesy a může být použit v klinikách pro ledviny po celém světě.
Nástroj poskytuje přesnou a extrémně rychlou analýzu celkového objemu ledvin, což je měření používané k hodnocení budoucí životnosti ledvin u pacientů s autosomálně dominantní polycystickou ledvinnou chorobou (ADPKD), což je běžná dědičná choroba ledvin způsobená růstem naplněných váčků tekutinou v ledvinách.
Vytváření snímků
V UK má tuto chorobu mezi 30 000 a 70 000 lidí. Choroba je v současnosti sledována opakovanými měřeními zvětšení ledvin z magnetických rezonancí (MRI) pacientů.
Tyto snímky se skládají ze dvourozměrných „plátků“, které jsou na sebe naskládány, přičemž analytici musí projít 50–60 takových plátků a na počítačové obrazovce pečlivě obkreslit okraj každé ledviny. Plátky si můžete představit jako palačinky, které jednu po druhé vrstvíte na sebe a v průběhu skládání sledujete, zdali nějaká palačinka není vadná.
6násobně urychlený proces
Jedná se o pracný proces, který zabere přibližně hodinu pracovního času na pacienta. Automatizací segmentace MRI snímků je výsledek dostupný za méně než minutu.
„Náš nástroj umělé inteligence pracoval stejně dobře jako expertní analytici a zvládl úkol přibližně šestkrát rychleji. Náš kolega radiolog Richard Thomas ručně obkreslil ledviny ve všech snímcích z předchozí evropské výzkumné studie. Poté jsme tuto sbírku snímků a obkreslení ledvin podali AI algoritmu, dokud se nenaučil samostatně provádět tento proces obkreslování na vysoké úrovni,“ vysvětlil profesor Ong.
Umělá inteligence byla vyvinuta z algoritmu, který trénoval hlavní vědec Jonathan Taylor, rovněž z NHS Foundation Trust Sheffield Teaching Hospitals, a byla testována na stovkách MRI snímků ledvin z předchozího evropského výzkumného projektu.
Obrázek 1 – DALL-E 3: Anatomický obrázek ledvin
Nový software by mohl být dostupný po celém světě
Software je v NHS Foundation Trust Sheffield Teaching Hospitals v 3D laboratoři používán od roku 2022, přičemž tým uvádí, že by mohl být využit v klinikách pro ledviny po celém světě.
„ADPKD je bolestivé onemocnění, které typicky způsobuje selhání ledvin u pacientů v relativně mladém věku 50 let. Automatizací měření objemu ledvin jsme byli schopni předpovědět, kdy dojde k selhání ledvin, rychleji a s vysokou mírou přesnosti.
To je důležité u této skupiny pacientů, protože jakmile dojde k selhání ledvin, onemocnění je nevratné a léčba je možná pouze dialýzou nebo transplantací,“ řekl profesor Albert Ong, který je také profesorem renální medicíny na Univerzitě v Sheffieldu.
„Tento nástroj umožní klinikám pro ledviny po celém světě rychle a přesně měřit objem ledvin. Umožní měření objemu ledvin v klinikách, kde chybí specializovaná odbornost,“ dodal.
Shrnutí
- Umělá inteligence v NHS Foundation Trust Sheffield Teaching Hospitals předpovídá selhání ledvin šestkrát rychleji než manuální metody.
- Software umožňuje rychlou a přesnou analýzu objemu ledvin, klíčového ukazatele u pacientů s ADPKD.
- Automatizace analýzy MRI snímků zkracuje čas potřebný k předpovědi selhání ledvin na méně než minutu.
- Nástroj přináší naději pro efektivnější léčbu ADPKD, zlepšuje možnosti předpovědi a zasahování u pacientů po celém světě
Zdroj:
- X, S. (2024, March 4). AI tool predicts kidney failure six times faster than human expert analysts. Medical Xpress – medical research advances and health news. https://medicalxpress.com/news/2024-03-ai-tool-kidney-failure-faster.html?utm_source=ainewsdotcom-newsletter.beehiiv.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=top-ai-news-headlines-for-monday-march-4th%3Fref
