Os pesquisadores gerais da Brigham em massa criaram um novo equipamento de IA em colaboração com os Assuntos dos Veteranos dos EUA (VA) para investigar as varreduras de TC coletadas anteriormente e identificar pessoas em níveis de cálcio da artéria coronária alta (CAC), que colocam mais risco para seus eventos cardiovasculares. Sua pesquisa, publicada Quem é NEMO equipamento de AI-CAC teve alta precisão e valor predicional para o futuro ataque cardíaco e 10 anos de morte. Sua pesquisa sugere que a aplicação desses equipamentos nacionais pode ajudá -los a avaliar o risco cardiovascular de seus pacientes.
“A tomografia computadorizada de milhões de baús é frequentemente tomada em pessoas saudáveis todos os anos, por exemplo, para rastrear o câncer de pulmão. Nossos estudos mostraram que informações importantes sobre o risco cardiovascular são notadas nessas varreduras”, disse o diretor do programa de inteligência artificial (AIM) em Mass General Brigam, autor sênior Hugo Art. “Nosso estudo mostra como os médicos da IA praticam drogas e são capazes de mudar com os médicos antes de prosseguir para o evento cardíaco dos médicos”.
A tomografia computadorizada do peito pode detectar o acúmulo de cálcio no coração e nas artérias que aumentam o risco de ataque cardíaco. O CAC usa o valor de ouro para medir a tomografia computadorizada “portão” que sincroniza o batimento cardíaco para reduzir a velocidade durante a varredura. No entanto, a maioria das tomografias da mama obtida para fins clínicos de rotina é “contínua”.
Os pesquisadores reconheceram que o CAC ainda poderia ser detectado nessas varreduras Nungated, fazendo com que o AI-CAC desenvolva um algoritmo de educação profundo por meio de varreduras contínuas e determinando a quantidade de CAC, o que ajuda a prever eventos cardiovasculares. Eles treinaram o modelo de tomografia computadorizada do livro coletado como parte dos cuidados gerais dos anciãos em todo o Centro Médico 98 VA e, em seguida, examinaram o desempenho do AI-CAC em 8.052 tomografias para imitar a triagem do CAC no teste de imagem de rotina.
Os pesquisadores descobriram que o modelo AI-CAC estava 89,4% correto para determinar se alguma varredura contém CAC. Para os atendentes do CAC, o modelo estava 87,3% correto para determinar se a pontuação era superior a 100 ou menos, indicando um risco cardiovascular médio. A IA-CACO estava prevista para 10 anos de morte de todos os anos, mais de 10 anos, com pontuações de CAC de 3,49 vezes mais do que o risco de morte por mais de 10 anos. O modelo identificado como um escore CAC muito alto (mais de 400) em pacientes verificou que quase todos (99,2%) lipídios se beneficiarão da redução da terapia.
“Atualmente, o Sistema de Imagem do VA possui vários milhões de varreduras de TC de livros nuas que podem ser tomados para cerca de 50.000 estudos fechados. Apresenta uma oportunidade de obter varreduras regularmente coletadas para o AI-CAC com o objetivo de avaliar o risco cardiovascular para o AI-CAC”. “” Usar a IA para tarefas como a detecção de CAC pode ajudar a transferir medicamentos de métodos reacionários para evitar a prática da doença, reduzir doenças a longo prazo, mortalidade e gastos com saúde “.
As limitações do estudo incluem que o algoritmo foi desenvolvido exclusivamente na população experiente. A equipe conduzirá estudos futuros na população em geral e esperará que essa ferramenta avalie o impacto das influências dos hussadores de lipídios nos escores do CAC.
Autor: Além de Airts, Simon Bernatz e Leonard Narnberg estão entre os autores do General Brigham em massa. Escritores adicionais incluem Rafi Hagopian, Timothy Strebel, Gregory. Myers, Eric Offerman, Eric Zuniga, Sai Yi Kim, Angie T NG, James A.
Fundos: Este trabalho foi financiado pelo Sistema de Saúde de Assuntos de Veteranos.
