Künstliche Intelligenz, die in diesem Teil des 21. Jahrhunderts in aller Munde ist, steht heutzutage aus gutem Grund auf der Tagesordnung. Aufgrund seiner Fähigkeit, Daten mit unvergleichlicher Geschwindigkeit zu verarbeiten, wird es von Gesundheitsfachkräften zur Stärkung des Systems zur Prävention kardiovaskulärer Ereignisse eingesetzt. Wissenschaftler von Conicet und der Favaloro University haben ein System entwickelt, das KI zur Verarbeitung von Herz-Tomographie-Scans nutzt. Es ist ein grundlegendes Werkzeug, das die Arbeit von Radiologen bei der Erstellung präziserer und schnellerer Diagnosen ergänzt. Damit wird es letztlich möglich sein, Herzinfarkte und Schlaganfälle zuverlässiger vorherzusagen. Derzeit handelt es sich bei dem Tool um einen fortgeschrittenen Prototypen, der kurzfristig Spezialisten im Bereich der Patientenversorgung zur Verfügung stehen wird.
Mariano Casciaroein Conicet-Forscher am Institut für Translationale Medizin, Transplantation und Bioingenieurwesen, ist einer der Verantwortlichen für den Fortschritt und weist darauf hin Seite 12: „Die Begrenzung der Zeit ist von entscheidender Bedeutung, da KI Aufgaben, die sonst mühsamer sein könnten, einfacher macht. Im Gegensatz zu Menschen, die auf ihre Erfahrung und Ausbildung im „Lesen“ von Bildern angewiesen sind, bieten Maschinen immer mehr oder weniger die gleiche Leistung.. Ziel ist es, dass die erzielten Fortschritte mit Gesundheitsfachkräften zusammenarbeiten können.“ Casciaro arbeitete zusammen mit den biomedizinischen Ingenieuren Damián Craiem und Federico Guilenea an der Entwicklung der KI.
Beim Testen zeigte sich die Software eine Wirksamkeitsrate von mehr als 95 Prozent. Es wurde darauf trainiert, Bilder von 1.200 Menschen (80 Prozent Männer und 20 Prozent Frauen im Alter von 48 bis 66 Jahren) zu lesen und Parameter (wie Aortenkalzium) zu identifizieren, die mit überraschender Genauigkeit auf mögliche kardiovaskuläre Ereignisse hinweisen. Die Studie, die unter strengen Parametern durchgeführt wurde und an der Radiologen des Europäischen Krankenhauses Pompidou in Paris beteiligt waren, wurde in der Zeitschrift veröffentlicht Express für biomedizinische Physik und Technik.
Gerade Gefäßkalzium ist ein sehr nützlicher Indikator, da es Ärzten ermöglicht, Arteriosklerose anzuzeigen und künftigen Problemen wie Herzinfarkt und Schlaganfall vorzubeugen. Mit einer genauen Messung jedes Patienten, der sich einer CT-Untersuchung unterzieht, ist es möglich, genauere Entscheidungen zu treffen. Bessere wissenschaftliche Erkenntnisse – durch die Nutzung der Vorteile der KI – fördern einen besseren medizinischen Entscheidungsprozess. Von dieser Zeitung konsultiert, Emmanuel IarussiConicet-Forscher im KI-Labor der Universität Torcuato Di Tella, betont: „Bei richtiger Anwendung kann die Fähigkeit dieser Algorithmen, Muster in Daten zu erkennen, bei der Entdeckung neuer Medikamente, der Ergänzung der Krankheitsdiagnose und der Personalisierung von Behandlungen von entscheidender Bedeutung sein.“.
Auf den Spuren der Krankheit
Durch die Erkennung früher Anzeichen wird es möglich, vor dem späteren Auftreten einer Krankheit zu warnen. Dies gilt beispielsweise für das Vorhandensein von Kalzium in den Herzkranzgefäßen und die Wahrscheinlichkeit von Herzinfarkten; sowie Arteriosklerose und ihr Zusammenhang mit der Ansammlung von Lipiden in den Arterien im Allgemeinen. Das Beispiel von Rohren, in denen sich Ablagerungen ansammeln, kann hilfreich sein, um zu verstehen, woraus diese Zustände bestehen. Eine Person bemerkt möglicherweise, dass etwas mit ihrem Sanitärsystem nicht stimmt, weil kein Wasser aus den Wasserhähnen kommt. Wenn nun das Präventionskriterium befolgt wird, ist es wichtig, das Problem anzugehen, bevor es zu einem wird, das heißt, die Rohre zu reinigen, bevor es zu spät ist und alles verstopft ist.
Casciaro drückt es akademischer aus. „Aus den Platten, die die gewonnenen Informationen synthetisieren, ist es möglich, Risikovorhersagemodelle zu entwickeln. Das heißt, wir geben die Ergebnisse in ein Schema ein, das Ihnen sagt: „Wenn der Kalziumwert X ergibt, dann hat diese Person ein Risiko X in Bezug auf die Entwicklung eines Herzinfarkts.“ Es handelt sich um einen Biomarker, der es dem Arzt ermöglicht, einen Score zu erhalten und so Entscheidungen für den Patienten zu treffen.“, behauptet er.
Die Arbeit, die Radiologen etwa eine halbe Stunde in Anspruch nimmt (bei der Visualisierung der verschiedenen Regionen des Herzens und der Arterien, um Bereiche zu identifizieren, in denen Probleme auftreten könnten), dauert für die Software, die Verkalkungen automatisch erkennt, nur wenige Minuten. Kurz gesagt: Eine schnelle Diagnose kann zu einer besseren Behandlung der Pathologie beitragen.
„Wir sind immer sehr vorsichtig. Sowohl positive als auch negative Ergebnisse müssen analysiert werden; Tatsächlich ist es wichtig zu beobachten, wann Dinge scheitern und welche Auswirkungen dies auf die Patienten haben kann. In vielen Fällen fungiert die KI als Black Box, in dem Sinne, dass sie Fehler machen kann und wir wissen müssen, wie wir die Gründe identifizieren können“, warnt Casciaro. Anschließend fährt er fort: „Wir achten auch auf das Feedback, das uns die Hauptnutzer dieser Tools, also Angehörige der Gesundheitsberufe, geben.“ Wir fördern stets Schulungsangebote für Ärzte, die sich auf diese Themen spezialisiert haben. Ich meine Kurse und Diplome, damit sie lernen, mit fortschrittlichen Technologien umzugehen.“
Gesundheitspotenziale
„Computer unterstützen die Medizin seit Jahren auf vielfältige Weise, von der Organisation klinischer Aufzeichnungen über die Durchführung medizinischer Fernkonsultationen bis hin zur Umwandlung von Röntgensensordaten in Tomographiebilder. Jedoch, Es ist wahrscheinlich, dass wir in den kommenden Jahren eine stärkere Integration von Computern in der Medizin Hand in Hand mit künstlicher Intelligenz erleben werden, insbesondere in Prozessen, die traditionell ausschließlich das Eingreifen menschlicher Fachkräfte erforderten.“, erzählt Iarussi.
Zumindest im Gesundheitsbereich, wie Iarussi erklärt, scheint es Es wird sich eine Phase der Komplementarität zwischen Maschinen und Menschen eröffnen: Weit davon entfernt, dass erstere Menschen ersetzen (wie es in anderen Arbeitsbereichen mit stärker automatisierten Aufgaben der Fall ist), wird im Fall dieser Forschung die Arbeit vielmehr gemeinsam sein. Medizinisches Wissen wird dazu dienen, die von der KI bereitgestellten Informationen auf der Grundlage ihres automatischen Erkennungsmechanismus mit geschultem Auge zu überprüfen.
Es gibt mehrere Fortschritte, die in die gleiche Richtung zielen. Dies ist der Fall bei der Anwendung von Software, die maschinelles Lernen zur Diagnose neurodegenerativer Erkrankungen wie Parkinson oder Alzheimer sowie verschiedener Krebsarten nutzt. Das Potenzial ist grenzenlos, wenn man bedenkt, dass KI zu einem sehr leistungsstarken Werkzeug wird, das in der Lage ist, Millionen von Daten in Sekundenschnelle zu lesen. Je besser der Algorithmus trainiert ist, desto genauer ist die Erkennung von Anomalien, deren Behebung durch den Menschen viel länger dauern würde.
Aus dieser Perspektive identifiziert Iarussi eine der größten Herausforderungen, vor denen die Gesellschaft beim Einsatz dieser Technologien steht. „Wir müssen sicherstellen, dass sie zur Lösung spezifischer Probleme eingeführt werden, bei denen ihre Wirksamkeit wissenschaftlich nachgewiesen werden kann. Diese Arbeit zur Quantifizierung der Koronarkalziummenge geht in diese Richtung. Dafür ist es unerlässlich, dass medizinische Experten sowohl an der Erstellung dieser Algorithmen als auch an deren Übertragung auf den medizinischen Bereich beteiligt sind.“.
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