A modell felismeri a műtéti sebeket a betegek által online küldött képeken, majd megállapítja, hogy láthatóak-e rajtuk fertőzés jelei. Több mint húszezer fényképpel képezték ki, azonnal elkezdték használni a gyógyításban.
Az amerikai Mayo Klinika kutatói kifejlesztettek egy olyan mesterséges intelligencia rendszert, amely a bőrgyógyászati AI-alkalmazásokhoz hasonló módon: a betegek által beküldött fényképek alapján képes azonosítani a műtéti sebfertőzéseket. A modell célja, hogy új módszert adjon az orvosok kezébe a műtét utáni ellátásban.
Az Annals of Surgery folyóiratban megjelent tanulmány egy olyan AI-alapú folyamatot mutat be, amely automatikusan azonosítja a műtéti metszéseket, értékeli a képminőséget, és jelzi a fertőzés lehetséges jeleit a sebekről online beküldött fotókon.
Az AI-modellt a Mayo Klinika kilenc kórházának mintegy hatezer páciensétől begyűjtött, több mint húszezer fotó segítségével tanították be.
„Egyre nagyobb igény van arra, hogy a műtéti sebek állapotát nyomon tudjuk követni a járóbeteg-ellátásban. Ez a folyamat, amit jelenleg orvosok végeznek, időigényes, és késleltetheti az ellátást. Az AI-modellünk ugyanakkor automatikusan segít sorba állítani ezeket a képeket, javítva a korai felismerést és gördülékenyebbé téve a kommunikációt a betegek, illetve az ellátó csapat között” – magyarázta a tanulmány egyik szerzője, Cornelius Thiels, a Mayo Klinika hepatobiliaris és hasnyálmirigy-daganatokkal foglalkozó sebésze.
A rendszer kétlépcsős modellt használ: először megállapítja, hogy egy fényképen látható-e műtéti seb, majd értékeli, hogy az mutat-e fertőzésre utaló jeleket. A Vision Transformer névre keresztelt AI-modell 94 százalékos pontosságot ért el a bemetszések felismerésében, és 81 százalékos értéket mutatott a fertőzések azonosításánál.
„Ez a munka alapot teremt az AI-val támogatott műtét utáni sebkezeléshez, ami alapvetően megváltoztathatja azt, ahogyan nyomon követjük a páciensek útját a műtét után. Különösen időszerű megoldásról van szó, mert egyre gyakrabban fordulnak elő járóbeteg-műtétek és online kontrollvizitek” – hangsúlyozta Hala Muaddi, hepato-pancreato-biliáris szakorvos, a tanulmány vezető szerzője.
A kutatók szerint a technológia gyorsabb visszajelzést adhat a betegeknek, illetve csökkentheti a fertőzések kései diagnózisát, a szövődmények kialakulását és a betegellátás költségeit, miközben lehetővé teszi a korai kezelést és jobb ellátást biztosít az otthon lábadozóknak. További validálás után olyan „elsővonalbeli szűrőként” is működhet, amely figyelmezteti az orvosokat a gyanús bemetszésekre.
Az AI mindezen felül lehetőséget teremt olyan algoritmusok fejlesztésére is, amelyek a fertőzés korai, még nem látható jeleit is képesek észlelni.
„A betegek számára ez megnyugvást és korábbi diagnózist jelenthet, az orvosoknak pedig segít abban, hogy az igazán sürgős esetekre koncentrálhassanak – különösen vidéki vagy forráshiányos területeken” – mutatott rá Muaddi.
A modell különféle csoportokon belül is következetes teljesítményt mutatott, így kielégítő választ adhat az algoritmikus torzításokkal kapcsolatos aggodalmakra.
„Abban bízunk, hogy az általunk fejlesztett, nagyméretű adatbázisból tanított AI-modellek alapjaiban alakíthatják át a műtéti utókövetést. Jelenleg is zajlanak olyan előremutató vizsgálatok, amelyek azt mérik fel, hogy ez az eszköz mennyire illeszthető be a mindennapi sebészeti ellátásba” – mondta Hojjat Salehinejad vezető kutató, a tanulmány társszerzője.
A címlapképen: Dr. Hala Muaddi műtét közben. Fotó: Mayo Klinika
A dán hátterű Xellia Pharmaceuticals 70,85 millió euró értékű beruházást valósít meg Szigetszentmiklóson, a fejlesztés egy modern, automatizált gyógyszergyártó üzem létrehozását célozza és 91 új, magas hozzáadott értékű munkahelyet teremt.
Az 5. blokki nukleáris sziget szekciókra osztott területén egymásra épülő fázisokban halad az alaplemez kivitelezése.