Najnowsze badanie opublikowane w czasopiśmie Cerebrovascular Diseases wskazuje, że AI może skutecznie wspomagać wykrywanie migotania przedsionków (AF) – jednej z najczęstszych, a jednocześnie trudnych do uchwycenia przyczyn udarów niedokrwiennych.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Jak sztuczna inteligencja może wspierać wykrywanie migotania przedsionków u pacjentów po udarze.
- Dlaczego MRI mózgu może być skutecznym źródłem danych do diagnostyki AF.
- Jakie wyniki osiągnął model AI w badaniu opublikowanym w Cerebrovascular Diseases.
- W jaki sposób nowa metoda może wpłynąć na personalizację i szybkość opieki poudarowej.
Migotanie przedsionków jako „cichy winowajca” udarów
Migotanie przedsionków (AF) to rodzaj arytmii serca, który pięciokrotnie zwiększa ryzyko wystąpienia udaru mózgu. Problem polega na tym, że u wielu pacjentów migotanie nie daje objawów lub występuje jedynie okresowo, co znacząco utrudnia diagnozę. W rezultacie u części chorych pierwszym objawem problemów z rytmem serca jest dopiero sam udar.
AI analizuje obrazy MRI mózgu
Zespół badawczy z Melbourne Brain Centre i University of Melbourne postanowił zastosować uczenie maszynowe do analizy obrazów rezonansu magnetycznego mózgu pacjentów po udarze. Model AI został wytrenowany na danych pacjentów z udarami, a jego zadaniem było wykrycie charakterystycznych wzorców w obrazie niedokrwienia, które mogą wskazywać na migotanie przedsionków jako przyczynę incydentu.
W testach klinicznych model osiągnął wynik AUC 0,81 – co sugeruje dobrą zdolność rozróżniania udarów spowodowanych AF od tych związanych z zakrzepicą tętniczą. To oznacza, że technologia może być przydatna w codziennej praktyce klinicznej, wspierając decyzje o dalszej diagnostyce kardiologicznej.
Korzyści: szybko, bezinwazyjnie, bez dodatkowych badań
Zaletą proponowanej metody jest to, że opiera się na obrazach MRI, które są i tak standardowo wykonywane u pacjentów po udarze. Wykorzystanie ich do wykrywania AF nie wymaga więc żadnych dodatkowych badań ani ingerencji, a co za tym idzie – nie generuje dodatkowych kosztów i nie obciąża pacjentów.
Perspektywy kliniczne i dalsze badania
Choć autorzy badania podkreślają, że konieczne są dalsze, większe badania walidacyjne, już teraz mówi się o potencjale tej metody. Wcześniejsze wykrycie AF może umożliwić włączenie leczenia na czas i zmniejszyć ryzyko kolejnych epizodów udarowych. To wszystko może realnie przełożyć się na poprawę jakości opieki nad pacjentami oraz na ograniczenie kosztów systemowych związanych z leczeniem powikłań udarowych.
Główne wnioski
- Model AI osiągnął wynik AUC 0,81 w rozróżnianiu udarów spowodowanych przez AF od tych o innej etiologii.
- Technologia opiera się na obrazach MRI mózgu, które są rutynowo wykonywane u pacjentów po udarze – metoda nie wymaga dodatkowych badań.
- Wczesne wykrycie AF dzięki AI może prowadzić do szybszego wdrożenia leczenia i ograniczenia liczby udarów.
- Rozwiązanie zaproponowane przez zespół z Melbourne pokazuje realny potencjał AI w decyzjach klinicznych bez zwiększania kosztów diagnostyki.
Źródło:
- karger.com
