A ferramenta de IA pode rastrear a eficácia do tratamento de esclerose múltipla

Uma nova ferramenta de inteligência artificial (IA) que pode ajudar a interpretar e avaliar o quão bem o tratamento para pacientes com esclerose múltipla (EM) pelos pesquisadores da UCL.

A IA usa modelos matemáticos para treinar computadores para usar computadores, que devem aprender e resolver problemas de maneiras que possam parecer humanas, como fazer tarefas complexas Reconhecimento de imagemAssim,

A ferramenta pode remover as informações importantes da ferramenta, chamada Mindglide Imagem do cérebro (A ressonância magnética) MS foi adquirida durante o atendimento de pacientes, como medir áreas danificadas do cérebro e destacar alterações sutis, como encolhimento cerebral e placas.

MS é uma situação em que o sistema imunológico ataca o cérebro e Medula espinhalCausa problemas de como uma pessoa anda, se sente ou pensa. No Reino Unido, 130.000 pessoas vivem com a EM, o custo do NHS é superior a 2,9 bilhões de libras por ano.

Os marcadores de ressonância magnética (RM) são importantes para tratamento e teste para a EM. No entanto, uma variedade de varreduras especiais de ressonância magnética é obrigada a medir esses marcadores, o que limita a eficácia de muitas varreduras hospitalares regulares.

Publicado em parte de um novo estudo, publicado em Comunicação da natureza, Os pesquisadores testaram a eficácia do Mindglide em mais de 14.000 imagens de mais de 1.000 pacientes com EM.

Essa tarefa foi necessária anteriormente para explicar anos da varredura complicada manualmente aos neuro-radiologistas especializados-e devido à carga de trabalho do NHS, geralmente é a semana para o tempo de virada para relatar essas imagens.

No entanto, pela primeira vez, o Mindglide foi capaz de usar com sucesso a IA para descobrir como vários tratamentos afetaram a progressão da doença ensaios clínicos E cuidados regulares, usando imagens que não puderam ser analisadas anteriores e regulares imagens de ressonância magnética. Esse processo obteve apenas cinco a 10 segundos por imagem.

O MindGlide teve um desempenho melhor do que duas outras ferramentas de IA-Samseg (um dispositivo usado para identificar e delinear diferentes partes do cérebro na ressonância magnética) e WMH-Synthus (uma ferramenta que detecta e mede os pontos positivos que detectam e medem os pontos positivos vistos em algumas ressonâncias magnéticas, que podem ser importantes para diagnóstico e monitoramento)-

O Mindglide era 60% melhor que Samesag e era 20% melhor que o WMH-Syntthseg para detectar anormalidades cerebrais conhecidas como placa (ou ferida) ou para monitorar os efeitos do tratamento.

O primeiro autor, o Dr. Filip Goelbal (o Instituto de Neurologia da UCL Queen Square e o Instituto UCL Hawks) disse: “O uso da Mindglides poderá usar as imagens cerebrais existentes nos arquivos do hospital para entender melhor muitas esclerose e como tratar o cérebro.

“Esperamos que este dispositivo desbloqueie informações valiosas de milhões de imagens cerebrais não utilizadas que antes eram difíceis ou impossíveis de entender, imediatamente para pesquisadores, levando a uma visão valiosa da esclerose múltipla e, em um futuro próximo, para entender melhor o status de um paciente através da IA ​​na clínica. Esperamos que seja possível nos próximos cinco a 10 anos”.

Os resultados do estudo sugerem que é possível usar mindglídeos para identificar e medir os tecidos e lesões do cérebro vitais, mesmo com dados limitados de ressonância magnética e varreduras de tipo único, que geralmente não são usadas para esse objetivo-como a ressonância magnética que gosta de T2 sem flare (um tipo de varredura que hyles o corpo, que as indicações mais brilhantes.

Juntamente com o melhor desempenho na detecção de alterações na camada externa do cérebro, o Mindglide também teve um bom desempenho em regiões do cérebro profundo.

As conclusões foram válidas e confiáveis ​​de cada vez e por um longo tempo (ou seja, na varredura anual que participou dos pacientes).

Além disso, o Mindglide foi capaz de confirmar a pesquisa anterior de alta qualidade, sobre qual tratamento foi o mais eficaz.

Os pesquisadores agora esperam que a Mindglide possa ser usada para avaliar os remédios da EM em ambientes reais -para superar os limites anteriores de serem completamente dependentes de dados de teste clínico de alta qualidade, que geralmente não capturam uma variedade completa de pessoas com EM.

Dr. Armaan Ashgi (Instituto de Neurologia da UCL Queen Square e Instituto UCL Hawks), o investigador principal do projeto e a liderança do MS-Pinpoint Group disseram: “Não estávamos analisando a maior parte das imagens do cérebro clínico devido à sua baixa qualidade.

Limites de estudo

A implementação atual do Mindglide é limitada à varredura cerebral e não inclui imagens espinhais, o que é importante para avaliar a incapacidade em pessoas com EM.

Pesquisas futuras precisarão desenvolver uma avaliação mais abrangente de todo o sistema nervoso para incluir o cérebro e a medula espinhal.

Desenvolvendo Mindglide

O Mindglide é um modelo de aprendizado profundo (IA), desenvolvido pelos pesquisadores da UCL para avaliar as imagens de ressonância magnética cerebral e identificar danos e alterações causadas pela EM. Os cientistas em desenvolvimento do Mindglide usaram o conjunto de dados inicial de 4.247 ressonância magnética cerebral de 2.934 pacientes com 592 scanners de ressonância magnética.

Durante esse processo, o Mindglide se treina para identificar marcadores da doença. Este novo estudo foi realizado para validar o Mindglide contra três bancos de dados separados de 14.952 imagens de 1.001 pacientes.