Alat veštačke inteligencije (AI) razvijen u Centru za zdravstvenu nauku Univerziteta Teksas u San Antoniju precizno broji lezije mozga na MR skeniranju u roku od nekoliko sekundi. Kada se prilagodi klinici, AI alat bi trebalo da pomogne neuroradiolozima da procene bolesti mozga pacijenata u ranijim fazama.
„Određene vrste moždanih lezija je izuzetno teško kvantifikovati bez veštačke inteligencije“, rekao je istraživač dr Mohamad Habes, sa Instituta Glen Bigs za Alchajmerovu i neurodegenerativne bolesti zdravstvenog naučnog centra. Habes je docent radiologije i direktor neuroimaging jezgra Instituta Biggs.
U studiji objavljenoj 24. aprila u JAMA Netvork Open, Habes i kolege iz osam institucija demonstrirali su korisnost AI alata u identifikaciji i brojanju uvećanih perivaskularnih prostora (ePVS). Ovi prostori, ispunjeni cerebrospinalnom tečnošću, okružuju arterije i vene i predstavljaju marker cerebralne bolesti malih sudova koja može dovesti do moždanog udara i demencije. Studija je bila naknadna analiza 1.026 pojedinaca koji su učestvovali u multietničkoj studiji ateroskleroze (MESA).
„Razvili smo inovativni alat za duboko učenje da precizno kvantifikujemo svaki pojedinačni uvećani perivaskularni prostor u mozgu i pružimo nam mapu bolesti malih krvnih sudova pacijenta“, rekao je Habes.
Pre ovog alata, ePVS-ovi su bili ignorisani zbog poteškoća da se prebroje na MR skeniranju.
„U proseku osoba srednjih godina može imati možda 500 ili 600 ovih malih prostora na MRI“, rekao je Habes. „Razmislite o neuroradiologu koji će sesti i prebrojati ih sve. To se zapravo neće desiti. On ili ona bi potrošili jedan ili dva sata po skeniranju, ili čak i više, a ta količina napornog napora nije izvodljiva u tok rada užurbane klinike“.
Tim je opisao automatizovanu metodu dubokog učenja za detekciju ePVS-a u časopisu Neuroimage: Reports 7. marta. „Obučili smo algoritam sa stručnim znanjem kako bismo mogli sami da kvantifikujemo ove lezije,“ rekao je Habes. „Ovaj alat ih prepoznaje, govori nam njihove tačne lokacije, prebrojava ih i govori nam njihove količine. Govori nam gomilu informacija o njima, daleko više od onoga što čovek može da uradi.“
U izveštaju JAMA Netvork Open, Habes i koautori proučavali su uvećane perivaskularne prostore u celom mozgu.
„Ranije ljudi nisu mogli da urade ePVS kvantifikaciju celog mozga“, rekao je Habes. „Sada to možemo da uradimo sa našim naprednim alatima za duboko učenje. U našoj studiji smo shvatili da su uvećani perivaskularni prostori u dva regiona, bazalnim ganglijama i talamusu, najznačajnije lezije jer su pokazale povezanost sa moždanim udarom i bolešću malih sudova. markeri“.
Bazalne ganglije su region dubokog mozga važan za neurodegenerativne poremećaje i povezan je sa kretanjem i donošenjem odluka, rekao je Habes. Talamus, region blizu bazalnih ganglija, povezan je sa senzornim funkcijama kao što su ukus i dodir.
Istraživači se nadaju da će AI alat za nabrajanje moždanih lezija biti dalje proučavan u Istraživačkim centrima za Alchajmerovu bolest (ADRC), koji su američki nacionalni institut za centre izvrsnosti namenjene starenju. ADRC Južnog Teksasa, jedini takav centar u Teksasu, je saradnja UT Instituta Biggs iz San Antonija sa Univerzitetom Teksas Rio Grande Vallei.
„Ovo je veliki napredak za naš ADRC, koji se mnogo fokusira na cerebrovaskularnu bolest i njen doprinos demenciji“, rekao je Habes. „Ovo je jedna od jedinstvenih tema našeg ADRC-a i mislimo da naša nova metodologija veštačke inteligencije može imati koristi od studija velikih razmera koje se sprovode širom ADRC-ova u zemlji.“
Alat za veštačku inteligenciju koristi snagu superkompjutera Genie UT Health Science Center San Antonio, rekao je Habes.
