AI generovaná „Syntetická zjizvená zjizvená léčba Atrial Fibrilation

Vědci z University of London z Queen Mary University of London vyvinuli nástroj AI, který vytváří syntetické, ale lékařsky přesné modely fibrotické srdeční tkáně (srdeční zjizvení), což pomáhá plánování léčby pacientů s fibrilací síní (AF). Studie, Publikováno v Hranice v kardiovaskulárním lékařstvímohlo by vést k více personalizované péči o pacienty postižené touto běžnou poruchou srdečního rytmu.

Fibróza se týká Tkáň jizvy To se vyvíjí v srdci, často v důsledku stárnutí, dlouhodobého stresu nebo samotného stavu AF. Tyto skvrny ztuhlé, vláknitá tkáň Narušit elektrický systém srdce a potenciálně způsobit nepravidelný srdeční rytmus pro AF. Vzorec a distribuce tohoto zjizvení, která je v současné době hodnocena prostřednictvím specializovaných skandování MRI (LGE-MRI), významně ovlivňuje výsledky léčby.

Fibrilace síní je často ošetřena ablací – postupem, kdy lékaři vytvářejí malé, kontrolované jizvy pro blokování nepravidelných elektrických signálů. Míra úspěšnosti se však značně liší a předpovídání, který přístup bude nejlépe fungovat pro jednotlivé pacienty, zůstává náročný. Zatímco AI ukázala slibné výsledky prognózy, jeho vývoj byl omezen omezený přístup k vysoce kvalitním datům zobrazování pacienta.

„LGE-MRI poskytuje zásadní informace o srdeční fibróze, ale získání dostatečného skenování pro komplexní školení AI je náročné,“ vysvětluje první autor Dr. Alexander Zolotarev z Londýnské univerzity Queen Mary. „Vyškolili jsme model AI na pouhých 100 skutečných skenování LGE-MRI od AF pacientů. Systém pak vytvořil 100 dalších vzorců syntetické fibrózy, které přesně napodobují zjizvení skutečného srdce. Tyto virtuální modely byly použity k simulaci toho, jak by různé ablační strategie mohly fungovat napříč různými anatomiemi pacienta.“

Pokročilý difúzní model týmu vytvořil distribuce syntetické fibrózy, které odpovídaly skutečným údajům o pacientech s výjimečnou přesností. Když byly tyto vzorce vytvořené AI-vytvořené na 3D srdeční modely a testovány proti různým přístupům ablace, výsledné předpovědi se ukázaly téměř stejně spolehlivé jako ty, které používají skutečné údaje o pacientech. Je důležité, že tato metoda chrání soukromí pacienta a zároveň umožňuje vědcům studovat mnohem širší škálu srdečních scénářů, než umožňují konvenční metody.

Výzkum zdůrazňuje, že se rozvíjející roli AI spíše jako nástroj pro klinickou podporu než jako tvůrce rozhodnutí. „Nejde o nahrazení úsudku lékařů,“ zdůrazňuje Dr. Zolotarev. „Jde o to, aby klinickým lékařům poskytl sofistikovaný simulátor – před provedením skutečného postupu je umožnil otestovat různé přístupy k léčbě na digitálním modelu jedinečné struktury srdce každého pacienta.“

Tato práce je součástí ukrického projektu Future Leaders od Dr. Caroline Roney, jehož cílem je vyvinout personalizované modely „digitálního dvojče“ pro pacienty AF.

Dr. Caroline Roney z Queen Mary University of London, hlavní autor studie, řekla: „Jsme z tohoto výzkumu velmi nadšeni, protože se zabývá výzvou omezených klinických údajů pro srdeční digitální dvojče. Náš vývoj klíčů umožňuje rozsáhlému v silico pokusech a modelování specifické pro pacienta zaměřené na vytvoření více personalizovaných léčeb Fibrilace síní pacienti. “

Vzhledem k tomu, že fibrilace síní ovlivňující 1,4 milionu lidí ve Velké Británii a ablaci, která selhala v polovině případů, by tato technologie mohla výrazně snížit postupy opakování. Důležité je, že přístup AI se zabývá dvěma kritickými výzvami pro zdravotní péči: omezená dostupnost údajů o pacientech a etická potřeba chránit citlivé lékařské informace.