2022. 08. 22. - 09:40
Epilepszia – MRI-n se látható rendellenességet észlel a mesterséges intelligencia
Kiderült, hogyan észleli a mesterséges intelligencia algoritmus az epilepsziához kapcsolódó agyi rendellenességeket. Nagyobb magabiztosságot nyújt az orvosoknak, hogy azonosítsák az FCD nevű problémát, melyet az MRI sokszor nem mutat ki.
Világszerte nagyjából 50 millió ember szenved az epilepszia nevű rendellenesség miatt. Miközben remegés-csökkentő gyógyszerek elérhetők, s a betegséggel küzdők többsége számára hatásosak is, a páciensek 20-30 százaléka nem reagál ezekre.
A gyógyszerrezisztens epilepszia elsőszámú vezető okai az agyban fellépő rendellenességek.
A fokális kortikális diszpláziák (FCD) néven ismert abnormalitások gyakran kezelhetők műtéttel, de MRI-n nehéz megjeleníteni őket. Az FCD az agy kérgi fejlődésének rendellenessége - hajlamos epilepsziát okozni, amely nem reagál a gyógyszeres kezelésre. Bár az FCD-ket általában operációval kezelik, az MRI-vizsgálatok gyakran normálisnak tűnnek - ami kihívást jelent a diagnózis felállításában.
Tudósok most mesterséges intelligencia (MI) algoritmust fejlesztettek ki az epilepsziás rohamokat okozó finom agyi rendellenességek kimutatására. Az új algoritmus várhatóan nagyobb magabiztosságot nyújt az orvosoknak, hogy detektálják az epilepsziás betegek FCD-jét. Olvasd el: Hogyan segíthet az epilepszián a mesterséges intelligencia?
Epilepszia – MRI-n se látható rendellenességet észlel a mesterséges intelligencia
Az algoritmus-fejlesztés a Multicentre Epilepsy Lesion Detection (MELD) projekt része - a nemzetközi kutatócsoportot Konrad Wagstyl PhD és Sophie Adler PhD vezették, mindketten a University College London munkatársai.
Az algoritmus kidolgozásához a csapat a világ 22 epilepsziás központjából származó, több mint 1000 beteg MRI-felvételén számszerűsítette az agykéreg jellemzőit – például vastagságot és gyűrődéseket. Ezután a szakértő radiológusok által egészségesnek vagy FCD-ben szenvedőnek minősített példákon keresztül tanították be az algoritmust.
„A legnagyobb szükség az algoritmusokra a klinikai szempontból kétértelmű képek esetében van, az ilyen betekintés ugyanis lehetővé tenné az orvosok számára, hogy megállapítsák, vajon az osztályozók által azonosított jellemzők léziós eredetűek-e” – magyarázták cikkükben a kutatók. Olvasd el: Epilepsziás rohamot jelezhet előre a mesterséges intelligencia
Az epilepszia agyi rendellenességet gyakori rohamok jellemzik. Azon epilepsziás betegeknél, akiknél az agyi rendellenesség nem látható az MRI-vizsgálatokon, az FCD a leggyakoribb ok.
„Algoritmusunk automatikusan megtanulja észlelni az elváltozásokat a betegek több ezer MRI-vizsgálatából. Megbízhatóan mutatja ki a különböző típusú, formájú és méretű elváltozásokat, sőt még sok olyat is, amelyet korábban a radiológusok figyelmen kívül hagytak” – mondta Hannah Spitzer PhD, a Helmholtz Zentrum München gépi tanulással foglalkozó posztdoktor kutatója, a cikk társszerzője.
Összességében az algoritmus az esetek 67 százalékában képes volt kimutatni az FCD-t a kohorszban (538 résztvevő esetében). Korábban ezen alanyok közül 178-at MRI-negatívnak tekintettek, ami azt jelenti, hogy a radiológusok nem tudták megtalálni az FCD-rendellenességet.
A MELD algoritmus azonban az esetek 63 százalékában azonosítani tudta azt. Ez azért fontos, mert ha az orvosok magabiztosan detektálhatják az FCD-ket, akkor az eltávolításuk céljából végzett műtét gyógyulást jelenthet.
„Olyan mesterséges intelligencia-algoritmus létrehozására fektettünk hangsúlyt, amely értelmezhető és segítheti az orvosokat a döntéshozatalban” – mondta Mathilde Ripart, a University College London Great Ormond Street Gyermekegészségügyi Intézetének tudományos asszisztense és a cikk másik társszerzője.
Hozzátette: a folyamat elengedhetetlen része volt, hogy megmutassák az orvosoknak, hogyan készítette a MELD algoritmus az előrejelzéseit.
L.A.
