Um novo estudo prova como a inteligência artificial pode prever o sucesso do procedimento cardíaco sem apenas confiar em um verdadeiro dados do paciente.
Pesquisadores da Universidade de Londres desenvolveram um equipamento de IA que sintético do tecido cardíaco fibrótico (cicatrização do coração), mas o tratamento de IA ajuda para pacientes com pacientes com fibrilação atrial (FA). Esta pesquisa, publicada nas fronteiras da medicina cardiovascular, pode levar a cuidados mais personalizados para pacientes que sofrem com esse distúrbio cardíaco comum.
A fibrose refere -se aos tecidos desenvolvidos no coração, geralmente como resultado do envelhecimento, pressão de longo prazo ou condições de FA. Esses trechos de tecidos rígidos e fibrosos atrapalham o sistema elétrico do coração que possuem propriedades de batimentos cardíacos irregulares. Atualmente avaliado por meio de ressonância magnética especializada (LGE-MRI), o padrão desses pontos e o tratamento de distribuição afeta significativamente os resultados.
A fibrilação atrial é frequentemente tratada com abuso – um método em que os médicos criam pontos pequenos e controlados para bloquear sinais elétricos defeituosos. No entanto, as taxas de sucesso variam de quantidades consideráveis e o que é melhor para pacientes separados é prever o que fazer o melhor. Embora a IA tenha mostrado a promessa de previsões, seu desenvolvimento foi dificultado pelo acesso limitado a dados de imagem de paciente de alta qualidade.
“O LGE-RI fornece informações importantes sobre fibrose cardíaca, mas desafiador, digitalização adequada para um extenso treinamento de IA”, o primeiro autor da Queen Mary University, em Londres. “Treinamos um modelo de IA em apenas 1 varredura real de LGE-RI de pacientes com AF; em seguida, o sistema criou 100 padrões adicionais de fibrose sintética que duplicaram adequadamente o coração real assustador. Esses modelos virtuais foram usados para imitar vários tipos de abuso”.
O modelo de expansão avançado da equipe criou distribuição de fibrose sintética que corresponde aos dados do paciente real com uma precisão excepcional. Quando esses padrões construídos com IA foram aplicados a modelos de coração 3D e testados contra vários métodos de eliminação, os resultados foram provediosos quase confiáveis como os usuários reais de dados do paciente. Sério, esse método protege a privacidade do paciente ao permitir que os pesquisadores estudem uma ampla gama de cenas cardíacas, em vez de permissão de abordagem convencional.
A pesquisa destaca o papel emergente da IA como uma ferramenta de suporte clínico do que a tomadora de decisão. “Não se trata da substituição do julgamento dos médicos”, enfatizou o Dr. Jolotrev. “Trata -se de fornecer um simulador sofisticado aos médicos – antes de realizar o procedimento real, cada paciente permite que cada paciente examine os vários métodos de tratamento do modelo digital de uma estrutura cardíaca única”.
Este trabalho formou uma parte do projeto da Dra. Caroline Roni Future Leadership, que visa desenvolver modelos cardíacos digitais ‘Twin’ personalizados para pacientes com AF.
A Dra. Caroline Ronnie, o estudo da Universidade de Londres, disse: “Estamos muito interessados neste estudo porque adiciona um desafio limitado de dados clínicos para modelos de gêmeos digitais cardíacos. Nosso desenvolvimento principal permite ensaios de silico e pacientes em um grande número de pacientes que fazem um grande tratamento pessoal”.
A fibrilação atrial afeta 1,5 milhão de pessoas no Reino Unido e, pela metade, caso a ausência falhe, a tecnologia pode reduzir significativamente os métodos de repetição. É importante ressaltar que os dois desafios críticos de assistência médica do sistema de IA foram abordados: necessidades morais para proteger a disponibilidade de dados e o tratamento sensível de pacientes limitados.