Penelitian pembelajaran dalam Korea memprediksi prognosis penyakit arteri koroner
Alat berbasis model pembelajaran baru yang dikembangkan di Korea Selatan dapat digunakan untuk mendiagnosis penyakit arteri koroner dan memprediksi kejadian jantung merugikan besar dalam kasus darurat.
Cara kerjanya
Dikembangkan oleh tim peneliti dari Yonsei University Severance Hospital, Rumah Sakit Dongsan Universitas Keimyung, dan Pencitraan Medis AI Company Phantomics, alat AI secara otomatis menilai pemindaian CT angiography (CCTA) koroner (CCTA) dan mengklasifikasikan stenosis sebagai normal, non-eksklusif, atau oklusif.
Model ini juga menggunakan arsitektur yolo, yang secara bersamaan menempatkan dan mengklasifikasikan objek, untuk memproses gambar dengan cepat.
Temuan
Dalam sebuah penelitian, model AI diuji menggunakan data CCTA dari 408 pasien yang mengalami nyeri dada akut di tiga departemen darurat dari 2018 hingga 2022.
Temuanyang diterbitkan dalam Radiologi: Jurnal Kecerdasan Buatan dari Masyarakat Radiologi Amerika Utara, mencatat bahwa analisis yang didorong oleh pembelajaran yang mendalam tentang tingkat stenosis adalah prediktor yang lebih baik dari kejadian jantung merugikan utama (MAC) daripada faktor risiko klinis umum seperti hiperlipidemia atau tingkat enzim jantung troponin-T.
Selain itu, memasangkan analisis yang digerakkan oleh AI dengan faktor risiko umum meningkatkan prediksi MACE sebesar 14% poin menjadi 90%.
Mengapa itu penting
Angiografi CT, yang digunakan untuk menilai stenosis arteri untuk prognosis CAD, biasanya membutuhkan waktu lama untuk memproses hasil, dengan analisis yang bervariasi tergantung pada pembaca, menurut Severance Hospital.
Alat AI yang dikembangkan oleh tim peneliti Korea tidak hanya mendeteksi CAD tetapi juga memprediksi risiko lumpur pada pasien yang datang ke departemen darurat.
“Studi ini menunjukkan kemungkinan bahwa model pembelajaran yang mendalam dapat diterapkan untuk memprediksi prognosis pasien di luar sekadar menentukan ada atau tidak adanya CAD di ruang gawat darurat, di mana diagnosis dan keputusan pengobatan yang cepat penting,” kata Dr Jin Hur, profesor di Departemen Radiologi Rumah Sakit Severance.
“Teknologi AI dapat diterapkan di luar bantuan diagnostik sederhana untuk menjadi alat pendukung keputusan klinis,” tambahnya.
Snapshot Pasar
Proyek penelitian terbaru di seluruh Asia-Pasifik juga telah menggunakan AI untuk meningkatkan diagnosis CAD.
Startup Singapura Beta kesehatan sedang mengembangkan solusi yang mempertimbangkan faktor genetik dan gaya hidup dalam memberikan skor risiko poligenik yang ditingkatkan untuk CAD. Sementara itu, Tiga rumah sakit jantung utama di Singapura -National Heart Center Singapura, Rumah Sakit Universitas Nasional dan Rumah Sakit Tan Tock Seng-ditetapkan untuk mengemudikan sistem yang digerakkan oleh pembelajaran mesin baru untuk prediksi CAD yang cepat.
Di Australia, perusahaan perangkat medis yang terdaftar di depan umum Echo IQ Dan Artrya baru-baru ini memperoleh jarak 510 (k) dari Administrasi Makanan dan Obat-obatan Amerika Serikat untuk perangkat lunak bertenaga AI masing-masing untuk mendiagnosis CAD. Produk Echo IQ secara khusus diindikasikan untuk mendeteksi stenosis aorta yang parah, sementara perangkat lunak AI-bertenaga Artrya, Salix, memberikan penilaian point-of-care 10 menit dari pemindaian CCTA.
