健康

AIモデルを訓練して、大動脈特性を認識します

で e/mtic （カタリナ病院、アインドホーヴェン工科大学、フィリップス間のコラボレーション）は、腹部動脈の弱点が危険かどうかを予測する賢明な方法を研究しています。彼女の新しいテクノロジーにより、研究者のフロアフェイセンは、将来的に患者をより早く、より標的にした患者を治療できるようにしたいと考えています。動脈瘤は、通常は大動脈の血管の拡張です。 それは必ずしも苦情を言う必要はありませんが、血管が裂けた場合、それは非常に危険です。大動脈のこのような弱点は、他の何かのスキャンで偶然にしばしば発見されています。その後、チェックに続いて、拡張が増加しているかどうかを確認します。 「医師は現在、主に大動脈の成長と直径を見ています」と研究者のフロアフェイセンは言います。 「しかし、小さな動脈瘤が裂け、大きな動脈瘤が引き裂かれないことがあります。したがって、リスクを推定するより良い方法があるかもしれません。」 ステントで内側から大動脈を表示します 段階 方法を開発しました 彼女は内側から大動脈の壁を見ます。これはステントを使用することができました。これは、挿入されたときに発達するメッシュのような構造の小さなチューブです。手術中、嘘に小さな開口部が作られ、ステントは大動脈の弱体化した場所に押し込まれました。一度所定の位置にあると、ステントが開発され、血液の圧力が吸収されるため、脆弱な血管壁が免れます。 その間 いわゆるEVAR手順 動脈瘤が内側に操作される場合、フェーズは、関係する患者に薄いチューブを一時的に挿入しました。妊娠超音波と同様に、最後に小さなエコーヘッドがあります。そうすれば、彼女は大動脈の壁の厚さを測定できました。それは、腹部の上部から超音波があるためです。位相の方法はより根本的であるため、すでにEVAR手術を受けなければならなかった患者の小さなグループにのみ適しています。 フェーズの測定により、多くのデータが得られました。次に、これらは分析され、それによってAIモデルが大動脈壁の特性を認識するように訓練されます。モデルは壁の厚さを測定します。そして、研究者は、壁の厚さ、石灰化、血栓の間のつながりを作ろうとします。 「これらの石灰化は、そうでなければ柔軟なバレルの硬い断片であり、壁が動く可能性が低くなることを保証します。それは亀裂の可能性を高めることができると思います」とフェイセンは説明します。 魔術師 モデルを訓練するために、最初に豚の大動脈で実験室で実践されたフェーズは、人間の変種に非常に似ています。彼女はゼラチンの一種の偽の腹を建て、そこで豚アオルタを置きました。このようにして、人体の状況に似た超音波のための現実的な環境があります。 AIモデルは現在、動脈瘤が引き裂くかどうかを具体的に患者に予測することができませんが、明確なパターンが見えます。将来的には、患者ごとによりターゲットを絞ったステートメントを作成できることを意図していますが、それは現在の侵略的な方法が依然として困難であることを示しています。それにもかかわらず、現在の洞察は、フォローアップの研究が構築できる貴重な情報を提供します。たとえば、壁の厚さ、石灰化、血栓が動脈瘤の成長にどのように関連しているかについて。 さらに楽しみにしているのは、「スマートプラスター」のアイデアです。胃に固執し、常に画像を作成する一種の超音波ステッカーです。 「これは私たちの研究グループでこれを実験しています」とFasen氏は言います。 「しかし、実際に実際に使用できるのは、数十年でのみです。フィリップスなどの企業は商業的にそれを拾うことができました。」 博士課程の研究 現在、2つの科学記事が段階の研究について掲載されています。1つは、トレーニング目的のために超音波画像をシミュレートすること、もう1つはPigs Aortaの測定に関するものです。患者の測定に基づく3番目の出版物は、現在専門家によって評価されています。フェーズは、博士課程の研究の最終段階にあります。 AIは、たとえば、健康リスクの早期発見やパーソナライズサポートなど、ヘルスケアで成長している役割を果たしています。同時に、臨床診療におけるAIの使用は、特に心血管疾患などの深刻な状態で、信頼性、倫理、法的許容性に関する疑問を提起します。 2022年冬から2025年春まで実行されるDecion-Veraの研究プロジェクトは、既存の存在を調査しました 意思決定サポートAIシステム 決定などは、信頼性が高く、使いやすく、倫理的に責任があり、法的に正しい方法で実際に設計および適用できます。 #AIモデルを訓練して大動脈特性を認識します