Un nou sistem de inteligenţă artificială (AI) poate analiza imagini ale creierului în doar câteva secunde şi poate indica rapid dacă un caz necesită intervenţie medicală urgentă, sugerând o posibilă schimbare în modul în care sunt interpretate investigaţiile imagistice neurologice în spitale.
Noul sistem de AI a fost dezvoltat de cercetători de la Universitatea Michigan şi poate interpreta investigaţii RMN cerebrale în câteva secunde şi formula un diagnostic cu o acurateţe de până la 97,5%, potrivit unui studiu publicat, vineri, în revista Nature Biomedical Engineering.
Modelul, denumit Prima, nu se limitează la identificarea afecţiunilor neurologice, ci poate să stabilească şi nivelul de urgenţă al fiecărui caz, semnalând imediat situaţiile critice, precum AVC (accidentul vascular cerebral) sau hemoragia cerebrală.
Într-o perioadă de un an, echipa de cercetare a testat sistemul pe peste 30.000 de investigaţii RMN, acoperind mai mult de 50 de diagnostice radiologice asociate unor tulburări neurologice majore. În aceste evaluări comparative, Prima a depăşit performanţa altor sisteme de AI utilizate pentru imagistica cerebrală şi s-a dovedit eficient în prioritizarea cazurilor, astfel încât pacienţii cu risc imediat să fie evaluaţi primii.
Potrivit coordonatorului studiului, Todd Hollon, neurochirurg la Universitatea Michigan Health, sistemul poate trimite automat alerte către specialistul potrivit, cum ar fi un neurolog specializat în AVC sau un neurochirurg, imediat după finalizarea examinării imagistice, reducând astfel timpul până la iniţierea tratamentului.
Prima este un model de tip vision-language model, adică un sistem de inteligenţă artificială capabil să proceseze simultan imagini şi text. Spre deosebire de aplicaţiile anterioare, antrenate pe seturi restrânse de date şi concepute pentru sarcini foarte specifice, acest model a fost instruit folosind toate investigaţiile RMN disponibile de la digitalizarea arhivelor radiologice ale Universităţii Michigan Health, însumând peste 200.000 de studii şi 5,6 milioane de secvenţe imagistice. În plus, sistemul a integrat informaţii din istoricul clinic al pacienţilor şi motivele pentru care medicii au solicitat investigaţiile.
Cercetătorii explică faptul că această abordare permite modelului să combine datele imagistice cu contextul clinic, într-un mod similar modului de lucru al unui radiolog.
Dezvoltatorii subliniază că cererea pentru investigaţii RMN creşte rapid în ăntreaga lume şi depăşeşte disponibilitatea medicilor specializaţi în neuroradiologie, ceea ce duce la întârzieri în diagnostic şi la suprasolicitarea sistemelor de sănătate.
În acest context, tehnologia ar putea contribui la reducerea blocajelor, atât în spitalele mari, cât şi în unităţi medicale cu resurse limitate. Deşi rezultatele sunt promiţătoare, autorii precizează că evaluarea se află într-o etapă iniţială şi că studiile viitoare vor analiza dacă integrarea unor date suplimentare din dosarele electronice ale pacienţilor poate îmbunătăţi în continuare performanţa sistemului.
Cercetătorii descriu Prima ca un instrument de sprijin pentru medici, comparabil cu un „copilot” în interpretarea imaginilor medicale, care ar putea fi adaptat în viitor şi pentru alte tipuri de investigaţii imagistice, precum mamografiile, radiografiile toracice sau ecografiile.
