A ferramenta de inteligência artificial imita cicatrizes de coração para personalizar o tratamento de fibrilação atrial

Pesquisadores da Queen Mary University, em Londres, desenvolveram uma ferramenta internacional de anistia que cria modelos médicos e precisos de tecido fibróide (cicatrizes do coração), o que ajuda no planejamento do tratamento atrial (AF). O estudo, publicado na fronteira em medicina cardiovascular, pode levar a mais cuidados pessoais para pacientes com um distúrbio comum do ritmo cardíaco.

A fibrose indica um tecido cicatricial que se desenvolve no coração e geralmente é o resultado do envelhecimento ou do estresse a longo prazo ou da própria FA. Essas manchas de tecido de fibra severa interrompem a eletricidade do coração pode causar a característica irregular de batimentos cardíacos da FA. Atualmente, eles são avaliados através das operações de varredura especializada em ressonância magnética (LGE-MRI) e o padrão e a distribuição dessas cicatrizes afetam bastante os resultados do tratamento.

A fibrilação atrial é frequentemente tratada com detecção – um procedimento no qual os médicos criam pequenas cicatrizes governadas para evitar sinais elétricos irregulares. No entanto, as taxas de sucesso variam muito, prever situações que funcionarão melhor para pacientes individuais ainda difíceis. Embora a inteligência artificial tenha uma promessa de prever seus resultados, seu desenvolvimento impediu o acesso limitado aos dados de fotografia de alta qualidade do paciente.

A LG-MRI fornece informações vitais sobre fibrose cardíaca, mas é difícil obter pesquisas suficientes para treinamento abrangente para a Anistia Internacional. Treinamos o modelo de IA em 100 exames reais de LGE-RI de pacientes com FA. Em seguida, o sistema criou 100 padrões adicionais de fibrose artificial que imitam com precisão cicatrizes do coração real. Esses modelos padrão foram usados ​​para simular como executar várias estratégias de jurisprudência por meio de uma dissecção diversificada de pacientes. ”

Dr. Alexander Zolotarv, o primeiro autor do livro de Queen Mary em Londres

O modelo avançado de prevalência da equipe produziu distribuições de fibrose artificial que correspondem aos dados reais dos pacientes com precisão excepcional. Quando esses padrões dessas IA foram aplicados a modelos cardíacos 3D e testados contra vários métodos de erradicação, as previsões resultantes provaram ser quase confiáveis ​​como as que usam os dados originais do paciente. Deconalmente, esse método protege a privacidade do paciente enquanto permite que os pesquisadores estudem um grupo muito mais amplo de cenários de coração do que os métodos tradicionais.

A pesquisa destaca o papel emergente da IA ​​como uma ferramenta de suporte clínico em vez de um tomador de decisão. “Não se trata de substituir a regra dos médicos”, confirma o Dr. Zolotarev. “Casta -se fornecer aos médicos uma simulação avançada – permitindo que eles testem vários métodos de tratamento em uma forma digital da estrutura cardíaca exclusiva para cada paciente antes de realizar o procedimento real”.

Este trabalho faz parte da Dra. Caroline Rooney Fellowship no futuro, que pretende desenvolver os modelos digitais -Twin Heart para pacientes com FA.

“Estamos muito entusiasmados com esta pesquisa, porque ela aborda o desafio dos dados clínicos limitados para os modelos gêmeos cardiovasculares. Nosso principal desenvolvimento permite as experiências de silico e a modelagem do paciente para o paciente que visa criar tratamentos mais especializados para pacientes atriais”, disse a Dra. Caroline Rooney, da Universidade Queen Mary, em Londres, a principal autor do estudo.

Com fibrilação atrial que afeta 1,4 milhão de pessoas no Reino Unido e os descendentes em metade dos casos, a tecnologia pode reduzir significativamente os procedimentos de repetição. Mais importante, a abordagem de inteligência artificial aborda dois desafios para importantes cuidados de saúde: os dados limitados do paciente e a necessidade moral de proteger informações médicas sensíveis.