Technologie und KI werden zunehmend eingesetzt, um unser Leben zu verbessern, insbesondere im medizinischen Bereich. Manchmal ist es sogar so besser als die Ärzte selbst
Jetzt haben Forscher der Universität Oxford maschinelles Lernen verwendet, um die Gesundheit von Arterien abzuschätzen, und einen neuen Biomarker entwickelt, um Herzerkrankungen vorherzusagen und zukünftige Herzinfarkte zu verhindern.
Die Forscher behaupten, es könne gefährdete Personen identifizieren fünf Jahre bevor es zuschlägt.
Das typische Verfahren für Menschen mit Brustschmerzen ist die Durchführung einer CCTA oder Koronar-CT-Angiogramm - ein bildgebender Test zur Überprüfung der Arterien. "Wenn es keine signifikante Verengung der Arterie gibt, die etwa 75 Prozent der Scans ausmacht, werden die Menschen nach Hause geschickt, doch einige von ihnen haben irgendwann immer noch einen Herzinfarktin der Zukunft "die Pressemitteilung Ansprüche.
Prof. Charalambos Antoniades Professor für Herz-Kreislauf-Medizin und BHF Senior Clinical Fellow an der Universität Oxford: "Nur weil jemandes Scan seiner Koronararterie zeigt, dass es keine Verengung gibt, heißt das nicht, dass er vor einem Herzinfarkt sicher ist."
Dies bedeutet, dass möglicherweise nur ein CCTA-Test nicht ausreicht. Hier kommt die neue AI-basierte Technologie ins Spiel, die Leben rettet.
Aktuelle Forschung
Der neue Biomarker-Fingerabdruck heißt Fat Radiomic Profile FRP und wurde mithilfe von maschinellem Lernen entwickelt. Er erkennt biologische „rote Fahnen“ in der perivaskulären Raumauskleidung von Blutgefäßen. Anzeichen von Entzündung, Narbenbildung oder Veränderungen dieserBlutgefäße können auf die Möglichkeit zukünftiger Herzinfarkte hinweisen.
Prof. Antoniades und sein Team verwendeten für diese Studie Fettbiopsien von 167 Patienten, die sich einer Herzoperation unterzogen. Bei der Analyse der Expression von Genen, die auf Veränderungen hinwiesen, stellten sie auch eine Zunahme der Entzündung fest und vernarbten sie und passten sie an CCTA-Scans anFinden Sie perivaskuläre Fettveränderungen in den Blutgefäßen heraus.
Dann aus einem großen Pool von 5487 Personen nahmen an CCTA-Scans von 101 Patienten teil, "die innerhalb von 5 Jahren nach einer CCTA mit passenden Kontrollen einen Herzinfarkt oder einen kardiovaskulären Tod erlitten hatten, um die Veränderungen im perivaskulären Raum zu verstehen, die darauf hinweisen."Jemand hat ein höheres Risiko für einen Herzinfarkt. "Die Veränderungen in der perivaskulären Raumauskleidung wurden dann verwendet, um die Risiken beim maschinellen Lernen vorherzusagen.
Sie testeten die FRP erneut mit 1.575 Personen in einer anderen Studie und stellten fest, dass sie sehr effektiv war und höhere Vorhersageraten aufwies als die derzeit vorhandenen Systeme.
Die Studie stellt fest, dass mit neuen CCTA-Scans die neue Technologie besser werden kann, mit genaueren Ergebnissen - Verbesserung des „Kernwissens“.
Zukunftspläne
Die Hoffnung ist, dass die Studie mit diesem neuen Tool zur Sensibilisierung und letztendlich zur Revolutionierung des Gesundheitssystems beitragen wird. Es ist geplant, die AI-basierte Technologie in der routinemäßigen NHS-Praxis für Angehörige der Gesundheitsberufe in ganz Großbritannien bereitzustellen.in Verbindung mit CCTA-Tests.
Laut Metin Avkiran, Associate Medical Director der British Heart Foundation: „Alle 5 Minuten wird jemand aufgrund eines Herzinfarkts in ein britisches Krankenhaus eingeliefert.“ Um solche düsteren Statistiken zu vermeiden, kann diese revolutionäre KI-basierte Technologie zur Personalisierung beitragenPflege "und verhindern Herzinfarkte.
Prof. Antoniades bemerkt: "Durch die Nutzung der KI-Kraft haben wir einen Fingerabdruck entwickelt, um 'schlechte' Eigenschaften in den Arterien von Menschen zu finden. Dies hat ein großes Potenzial, die frühen Anzeichen einer Krankheit zu erkennen und alle vorbeugenden Maßnahmen ergreifen zu können."Schritte, bevor ein Herzinfarkt auftritt und letztendlich Leben rettet. "
"Wir glauben wirklich, dass diese Technologie im nächsten Jahr Leben retten könnte", erklärte er.
Die Ergebnisse wurden im veröffentlicht European Heart Journal , und die Studie wurde von der British Heart Foundation finanziert.