Новая система искусственного интеллекта может считывать данные МРТ головного мозга за считанные секунды и мгновенно выявлять опасные для жизни состояния. Автор: Shutterstock
Согласно новому исследованию, недавно разработанная система искусственного интеллекта Мичиганского университета может анализировать МРТ-снимки головного мозга и ставить диагноз за считанные секунды. Модель выявляла неврологические заболевания с точностью до 97,5%, а также позволяла оценить, насколько срочно пациенты нуждаются в медицинской помощи.
Исследователи говорят, что эта первая в своем роде технология может изменить методы визуализации головного мозга в системах здравоохранения Соединенных Штатов. Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature Biomedical Engineering.
«Поскольку глобальный спрос на МРТ растет и создает значительную нагрузку для наших врачей и систем здравоохранения, наша модель искусственного интеллекта может снизить нагрузку за счет улучшения диагностики и лечения с помощью быстрой и точной информации», — сказал старший автор исследования Тодд Холлон, доктор медицинских наук, нейрохирург из Мичиганского университета здравоохранения и доцент кафедры нейрохирургии в Медицинская школа Калифорнийского университета.
Тестирование системы искусственного интеллекта Prima
Холлон назвал новую технологию Prima. В течение одного года его исследовательская группа провела оценку системы, используя более 30 000 МРТ-исследований.
При более чем 50 различных рентгенологических диагнозах, связанных с серьезными неврологическими расстройствами, Prima обеспечивает более высокую диагностическую эффективность, чем другие продвинутые модели искусственного интеллекта. Помимо выявления заболеваний, система также доказала свою способность определять, какие случаи требуют более высокого приоритета.
Некоторые неврологические заболевания, включая инсульты и кровоизлияния в мозг, требуют немедленной медицинской помощи. Холлон сказал, что в таких ситуациях Prima может автоматически оповещать медицинских работников, чтобы можно было быстро принять меры.
Система была разработана таким образом, чтобы уведомлять наиболее подходящего специалиста, например невролога, перенесшего инсульт, или нейрохирурга. Обратная связь становится доступна сразу после завершения визуализации пациента.
«Точность имеет первостепенное значение при проведении МРТ головного мозга, но быстрое выполнение имеет решающее значение для своевременной диагностики и улучшения результатов», — сказал Ивэй Лю, доктор медицинских наук, соавтор и научный сотрудник кафедры компьютерных наук и инженерии Калифорнийского университета.
На ключевых этапах процесса наши результаты показывают, как Prima может улучшить рабочие процессы и оптимизировать клиническую помощь, не отказываясь от точности.
Что такое Prima?
Prima классифицируется как vision language model (VLM), тип искусственного интеллекта, который может обрабатывать изображения, видео и текст одновременно в режиме реального времени. Хотя искусственный интеллект уже применялся для анализа МРТ ранее, исследователи говорят, что Prima использует другой подход.
Более ранние модели, как правило, обучались на основе тщательно отобранных наборов данных МРТ и предназначались для выполнения узких задач, таких как выявление поражений или оценка риска развития деменции. Prima была обучена на гораздо более широком наборе данных.
Команда Холлона использовала все доступные МРТ, собранные с тех пор, как в Мичиганском университете здравоохранения были оцифрованы радиологические записи. Это включало более 200 000 МРТ-исследований и 5,6 миллиона последовательностей изображений. Модель также включала истории болезни пациентов и причины, по которым врачи назначали каждое визуализирующее исследование.
«Prima работает как радиолог, интегрируя информацию об истории болезни пациента и данные визуализации, чтобы получить полное представление о состоянии его здоровья», — сказал соавтор Самир Хараке, специалист по обработке данных в лаборатории машинного обучения в нейрохирургии Hollon.
«Это позволяет повысить эффективность в решении широкого спектра задач прогнозирования».
Устраняя задержки с проведением МРТ и дефицит рентгенологических данных
Ежегодно во всем мире проводятся миллионы МРТ-сканирований, многие из которых направлены на выявление неврологических заболеваний. Исследователи говорят, что спрос на эти методы сканирования растет быстрее, чем доступность нейрорадиологических услуг.
Этот дисбаланс приводит к нехватке персонала, задержкам в диагностике и ошибкам. В зависимости от того, где пациент проходит сканирование, получение результатов может занять несколько дней или даже больше.
«Независимо от того, проводите ли вы сканирование в более крупной системе здравоохранения, которая сталкивается с растущим объемом работ, или в сельской больнице с ограниченными ресурсами, необходимы инновационные технологии для улучшения доступа к радиологическим услугам», — сказал Викас Гулани, доктор медицинских наук, соавтор и заведующий кафедрой радиологии в Калифорнийском университете. Здоровье.
«Наши команды в Мичиганском университете совместно разработали передовое решение этой проблемы с огромным масштабируемым потенциалом».
Будущее ИИ в медицинской визуализации
Несмотря на высокие результаты Prima, исследователи подчеркивают, что работа все еще находится на ранней стадии оценки. Будущие исследования будут направлены на включение более подробной информации о пациентах и данных электронной медицинской карты для дальнейшего повышения точности диагностики.
Этот подход отражает то, как радиологи и врачи интерпретируют МРТ и другие визуализирующие исследования в реальных клинических условиях. В то время как искусственный интеллект уже используется в здравоохранении, большинство существующих систем ограничены узко определенными задачами.
Холлон описывает Prima как «приложение для медицинской визуализации», отмечая, что аналогичная технология со временем может быть адаптирована для других видов визуализации, включая маммографию, рентген грудной клетки и ультразвук.
«Подобно тому, как инструменты искусственного интеллекта могут помочь составить электронное письмо или предоставить рекомендации, Prima стремится стать вторым пилотом для интерпретации исследований медицинской визуализации», — сказал Холлон.
«Мы считаем, что Prima демонстрирует преобразующий потенциал интеграции систем здравоохранения и моделей, управляемых искусственным интеллектом, для улучшения медицинского обслуживания с помощью инноваций».
Дополнительные авторы: Асадур Чоудури, доктор медицинских наук, Сумьянил Банерджи, доктор медицинских наук, Рэйчел Гологорски, Шисюань Лю, Анна-Катарина Мейснер, доктор медицинских наук, Акшай Рао, Ченьхуэй Чжао, Акхил Кондепуди, Чен Цзян, Синьхай Хоу, Рушикеш С. Джоши, доктор медицинских наук, Фолькер Нойшмелтинг, доктор медицинских наук, Ашок Шринивасан, Доктор медицины, Дон Кляйндорфер, доктор медицины, Брайан Ати, доктор философии, Адитья Панди, доктор медицины, и Хонглак Ли, доктор философии, все из Мичиганского университета.
Финансирование/раскрытие информации: Эта работа была частично поддержана Национальным институтом неврологических расстройств и инсульта (K12NS080223) Национального института здравоохранения.
Ответственность за содержание несут исключительно авторы и оно не обязательно отражает официальную точку зрения Национального здравоохранения.
Эта работа также была поддержана Инициативой Чана Цукерберга (CZI), Институтом здоровья сердца и мозга Франкеля, Фондом исследований мозга Марка Траунера, семейным фондом Зенкеля, фондом друзей Яна и грантовой программой UM Precision Health Investigators Awards.