Teknologien går frem med stormskridt, og lægevidenskaben ønsker ikke at stå tilbage. For et par år siden blev det afsløret, at Google arbejdede på en teknologi til at opdage fremtidige hjerteanfald med analyser af pupillerne. Og nu har en gruppe forskere udviklet en AI, der styrer at forudsige risikoen for at få et hjerteanfald eller slagtilfælde om ti år fra en af de mest almindelige medicinske tests: et røntgenbillede af thorax.
Fremtiden er i dag! De udvikler en AI, der forudsiger kardiovaskulær risiko om 10 år med et røntgenbillede af thorax
På årsmødet i Radiologisk Selskab i Nordamerika, resultaterne af en af de mest interessante undersøgelser i de senere år blev afsløret. Dette er en undersøgelse, hvor en kunstig intelligens trænet til at opdage radiologiske mønstre relateret til en høj risiko for hjerte-kar-sygdomme blev testet.
Godt, til udviklingen af denne kunstige intelligens blev der brugt 147,497 røntgenbilleder af thorax tilhørende de 40,643 deltagere, som var en del af et cancerdetektionsforsøg udført af National Cancer Institute. . Når de var blevet trænet, blev en kohorte på 11,430 patienter, der gennemgik røntgenbilleder af thorax, samlet for at teste nytten af denne kunstige intelligens.
Således led ca. 9.6% (1096 patienter) af undersøgelsespopulationen en større kardiovaskulær hændelse (hjerteanfald eller slagtilfælde) efter en gennemsnitlig opfølgning på 10.3 år. Hvad blev opdaget? Godt , er der en statistisk signifikant sammenhæng mellem risikoen forudsagt af AI og antallet af uønskede kardiovaskulære hændelser registreret.
Hvad vil være nytten af denne AI i fremtiden?
Det skal tages i betragtning, at for øjeblikket kommer resultaterne, der beviste anvendeligheden af denne AI, fra en observationsundersøgelse. Vi har endnu ikke ventet på, at disse resultater bliver bekræftet af et randomiseret kontrolleret forsøg (standarden for moderne medicinsk forskning).
I øjeblikket er der allerede værktøjer til at kende risikoen for hjerteanfald og slagtilfælde, såsom ASCVD-risikoberegneren. Det kræver dog mange data, som ikke altid er tilgængelige for lægen. Med denne AI , kunne estimeringen af kardiovaskulær risiko forenkles , da det kun vil kræve udførelse af en meget tilgængelig og udbredt undersøgelse såsom røntgenbilleder af thorax.
