Os pesquisadores querem usar um sistema de IA para prever melhor o risco de rejeição do transplante. O sistema destina-se a apoiar especialistas humanos no diagnóstico.
Os transplantes de órgãos podem salvar vidas se o corpo aceitar o novo órgão. No entanto, se o sistema imunológico classifica o tecido como estranho e o combate, isso pode levar a vários sintomas em diferentes períodos de tempo que nem sempre podem ser claramente atribuídos à rejeição. A rejeição crônica pode até durar anos.
Devido às muitas reações possíveis, os especialistas chegam a diferentes diagnósticos ao avaliar o grau e a gravidade da rejeição. Estes, por sua vez, podem levar a atrasos no tratamento ou dosagem inadequada de medicamentos. É aqui que a IA médica deve ajudar como ferramenta, promovendo o consenso.
Diagnóstico de IA em escala humana
Uma equipe da Harvard Medical School e do Brigham and Women’s Hospital apresenta o sistema de IA “Cardiac Rejection Assessment Neural Estimator (CRANE)” na revista Nature Medicine. Ele é projetado para ajudar os médicos a diagnosticar a rejeição mais cedo e com mais precisão.
Os pesquisadores treinaram o sistema de IA usando Deep Learning para detectar, subdividir e classificar rejeições de transplantes. Como muitos sistemas de diagnóstico médico, o Crane funciona visualmente examinando padrões em imagens médicas. A equipe de pesquisa usou milhares de imagens de patologia de mais de 1.300 biópsias cardíacas no Brigham and Women’s Hospital como material de treinamento.
Em um estudo piloto, o sistema de IA demonstrou capacidade de diagnóstico comparável a especialistas humanos, de acordo com a equipe de pesquisa. Em cooperação com eles, o sistema forneceu mais correspondências e reduziu o tempo de avaliação.
“Nosso estudo piloto retrospectivo demonstrou que a combinação de inteligência artificial e inteligência humana pode melhorar a concordância entre especialistas e reduzir o tempo necessário para avaliar biópsias”, disse Faisal Mahmood, principal autor do estudo e professor assistente de patologia no Brigham and Women’s.
Ensaio clínico a seguir
O sistema foi projetado para ser usado por vários especialistas ou como complemento quando poucos especialistas em patologia estão disponíveis, disse Mahmood. Os resultados até agora estabelecerão as bases para um ensaio clínico para determinar os benefícios exatos da IA para transplantes cardíacos bem-sucedidos, disse Mahmood.
“Ao longo da história da medicina, as avaliações diagnósticas têm sido amplamente subjetivas”, disse Mahmood. “Mas, devido ao poder e à assistência das ferramentas computacionais, isso está começando a mudar.”
Os pesquisadores testaram intencionalmente a IA em amostras de pacientes nos EUA, Turquia e Suíça para maximizar as diferenças entre populações, preparações de amostras e instrumentos de escaneamento de slides durante a validação. Muitas variáveis desconhecidas são testes de estresse para a robustez de inteligência artificial .
Em um aplicativo de navegador interativo, a equipe fornece exemplos de diagnósticos da Crane .
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