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Die Patientensterblichkeit konnte durch Computeranalyse von Organen vorhergesagt werden
Mithilfe eines Computers zur Analyse von CT-Bildern von Patientenorganen konnten die Forscher ihre 5-Jahres-Mortalität mit einer Genauigkeit von fast 70 Prozent vorhersagen. Dies ist laut einer kürzlich in der Zeitschrift veröffentlichten Studie Wissenschaftliche Berichte.
Forscher glauben, dass die Computeranalyse von medizinischen Bildern die Präzisionsmedizin voranbringen könnte.
Lead-Studie Autor Dr. Luke Oakden-Rayner, von der School of Public Health an der Universität von Adelaide in Australien, und Kollegen glauben, dass ihre Erkenntnisse das Gebiet der Präzisionsmedizin voranbringen könnte.
Die National Institutes of Health (NIH) definieren Präzisionsmedizin als "einen neuen Ansatz für die Behandlung und Prävention von Krankheiten, der die individuelle Variabilität von Genen, Umwelt und Lebensstil für jede Person berücksichtigt."
Wie die Autoren der Studie feststellen, stützt sich die Präzisionsmedizin auf die Entdeckung von Biomarkern, die genaue Indikatoren für das Krankheitsrisiko, das Ansprechen auf die Behandlung oder die Krankheitsprognose sind. Sie glauben, dass die Radiologie auf diesem Gebiet eine wichtige Rolle spielt.
"[...] wir schlagen vor, dass Bilder, die aus routinemäßigen radiologischen Tests stammen, im Rahmen der Präzisionsmedizin weitgehend ignoriert wurden und den Einsatz leistungsfähiger neuer maschineller Lerntechniken für radiologische Bilder als Grundlage für neuartige und nützliche Biomarker-Entdeckung motivieren."
"Jüngste Fortschritte auf dem Gebiet der medizinischen Bildanalyse haben gezeigt, dass maschinendetektierbare Bildmerkmale die deskriptive Wirkung von Biopsie, Mikroskopie und sogar DNA-Analyse für eine Reihe von Pathologien annähern können", fügen sie hinzu.
Die Patientensterblichkeit wird mit einer Genauigkeit von 69 Prozent vorhergesagt
Für ihre Studie untersuchten Dr. Oakden-Rayner und seine Kollegen, ob sie einem Computer beibringen könnten, Informationen in Computertomographie (CT) -Scans zu "lernen", um die 5-Jahres-Mortalität eines Patienten vorherzusagen.
Zuerst sammelte das Team mehr als 15.000 CT-Bilder von sieben verschiedenen Geweben - einschließlich Herz- und Lungengewebe - von Patienten im Alter von 60 und älter. Mithilfe von logistischen Regressionsverfahren identifizierten die Forscher eine Reihe von Bildmerkmalen, die mit der 5-Jahres-Mortalität in Zusammenhang standen.
Das Team kombinierte die Daten dann mit einer "Deep Learning" -Technik. Dr. Ophden-Rayner erklärt, dass dies eine Methode ist, mit der Computer lernen können, Bilder zu verstehen und zu analysieren.
"Anstatt sich auf die Diagnose von Krankheiten zu konzentrieren, können die automatisierten Systeme medizinische Ergebnisse auf eine Weise vorhersagen, zu der Ärzte nicht ausgebildet sind, indem sie große Datenmengen integrieren und subtile Muster erkennen", fügt er hinzu.
Als nächstes analysierten die Forscher den Computer, um CT-Brustbilder von 48 Patienten im Alter von 60 und älter zu analysieren. Sie fanden heraus, dass es in der Lage war, ihre 5-Jahres-Mortalität mit einer Genauigkeit von 69 Prozent vorherzusagen, verglichen mit Mortalitätsvorhersagen, die von medizinischen Fachkräften gemacht wurden.
"Obwohl für diese Studie nur eine kleine Stichprobe von Patienten verwendet wurde, deuten unsere Untersuchungen darauf hin, dass der Computer die komplexen Bildgebungserscheinungen von Krankheiten erkannt hat, was ein umfassendes Training für menschliche Experten erfordert", sagt Dr. Oakden-Rayner.
Der nächste Schritt für das Team ist die Computertechnik, um die CT-Bilder von Zehntausenden von Patienten zu analysieren.
In der Zwischenzeit geben die Forscher an, dass ihre Studie einen Machbarkeitsnachweis erbringt, dass CT-Bilder und Computerlernen zu bedeutenden Fortschritten in der Präzisionsmedizin führen könnten.
"Unsere Forschung eröffnet neue Wege für die Anwendung von künstlicher Intelligenz Technologie in der medizinischen Bildanalyse und könnte neue Hoffnung für die Früherkennung von schweren Erkrankungen bieten, die spezifische medizinische Eingriffe erfordern."
Dr. Luke Oakden-Rayner
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