AI hilft bei der Suche nach Anzeichen von Herzerkrankungen auf Lungenkrebs-Bildschirme

Die künstliche Intelligenz (KI) stellt ein automatisiertes und präzises Werkzeug zur Messung einer gemeinsamen Markierung von Herzerkrankungen bei Patienten, die erste Brust CT-scans für das Lungenkrebs-screening, entsprechend einer Studie heute dargestellt bei der Jahresversammlung der Radiologischen Gesellschaft von Nordamerika (RSNA).

Niedrigdosis Brust CT ist zugelassen für Lungenkrebs-screening bei Hochrisiko-Personen, wie langjährige Raucher. Während diese CT-scans sind für die diagnose von Lungenkrebs, koronarer Kalzium -, ein Maß von plaque in den Arterien, ist auch sichtbar auf dem CT. Der koronare calcium-score, abgeleitet von CT ist eine etablierte Maßnahme, die hilft, ärzte entscheiden, wer Sie bekommen sollte, Cholesterin-senkende vorbeugende Medikamente genannte Statine.

„Das neue Cholesterin-Richtlinien fördern die Verwendung der calcium-score zu helfen, ärzte und Patienten entscheiden, ob Sie ein statin,“ sagte Studie co-senior-Autor Michael T., Lu, M. D., M. P. H., Direktor von AI in der Herz-Kreislauf-Imaging Research Center (CIRC) am Massachusetts General Hospital (MGH) in Boston. „Wählen Sie für Patienten mit intermediärem Risiko von Herzerkrankungen, wenn der calcium-score ist 0, statin aufgeschoben werden kann. Wenn der calcium-score ist hoch, und dann werden diese Patienten sollten auf einem statin.“

Trotz seiner prognostischen Wert, koronarer Kalzium ist nicht routinemäßig gemessen in niedrig-Dosis-CT Lungen-screening, wie die Messungen erfordern spezielle software, und fügen Sie Zeit, um die interpretation.

„Wenn unser tool erkennt eine Menge von koronaren Kalzium-Konzentration in einem Patienten, dann können wir vielleicht zu senden, dass der patient zu einem Spezialisten für follow-up,“, sagte führen Autor Roman Zeleznik, M. Sc., B. Sc., aus der Artificial Intelligence in Medicine (AIM) – Programm an der Boston ’s Brigham and Women‘ s Hospital (das BWH) und Dana-Farber Cancer Institute. „Dies würde es einfacher für die Patienten erhalten eine angemessene Behandlung.“

Das research-team, das stellt eine enge Zusammenarbeit zwischen MGH ‚ s CIRC und ZIELEN auf das BWH, die vor kurzem entwickelt und erprobt, eine Technik, die verwendet Tiefe lernen, eine anspruchsvolle Art der AI automatisch zu Messen Koronararterie-Kalziums auf der Brust CT-Bilder. Sie trainiert die deep-learning-system auf Herz-CTs und Brust CTs, in denen die Koronararterie-Kalzium hatte, wurden manuell gemessen. Dann testeten Sie das system auf CT-scans von tausenden von starken Rauchern, Alter von 55-74 Jahren, die Teil der National Lung Screening Trial (NLST), eine große Studie, die festgestellt, dass der CT-Wert bei der Bereitstellung der Früherkennung von Lungenkrebs.

Die Ergebnisse zeigten, dass die Tiefe lernen-abgeleitet koronaren Kalzium-scores entsprachen genau denen von menschlichen Lesern. Darüber hinaus gab es eine signifikante Assoziation zwischen deep learning Kalzium-scores und Herz-Kreislauf-Tod über follow-up von 6,5 Jahren.

„Es gibt Informationen über die kardiovaskuläre Gesundheit, die auf diesen CT-scans,“ Dr. Lu sagte. „Dies ist eine automatisierte Art und Weise zu extrahieren, dass Informationen, die helfen kann, Patienten und ärzte Entscheidungen über vorbeugende Therapie.“

Zum Beispiel, automatisierte koronare calcium-Quantifizierung verwendet werden könnten, zu trennen den Menschen in hoch – und niedrig-Risiko-Gruppen.

Die deep-learning-system läuft im hintergrund und fügt keine Zeit für die Prüfung. Die Fähigkeit des Systems zum automatisieren von koronaren calcium-Bewertung könnte ein Segen für die Forschung, als es beurteilen können, eine große Zahl von Patienten in einem viel weniger Zeit als es dauern würde, den menschlichen Leser.

Es könnte auch haben Sie einen Wert außerhalb des Lungen-screening-population. Das Forscherteam hat bereits bewiesen seine Wirksamkeit bei Personen mit stabilen und akuten Schmerzen in der Brust.

„Wir haben ein Werkzeug, das in der Zukunft verwendet werden kann, auf fast jeden Kopf-scan zu generieren, sehr klinisch relevanten Informationen für eine große Zahl von Patienten,“ sagte Studie co-senior-Autor Hugo Aerts, Ph. D., Direktor des AIM-Programm an das BWH.