Canalul Youtube Raportul de gardă
Rolul educației pentru sănătate în medicina personlizată

Cele mai importante tehnologii medicale bazate pe inteligență artificială aprobate de FDA în 2018

mm
19 Feb 2019
5286 Views

Ce este inteligența artificială? Există răspunsuri diverse la această întrebare, dintr-un simplu motiv: pe măsură ce tehnologia evoluează, apar noi atribute și ramuri ale inteligenței artificiale. O definiție simplă ar fi: Inteligența artificială este inteligența demonstrată de către mașini, diferită de inteligența umană. Este capacitatea sistemelor și mașinilor de a învăța din datele externe care le sunt furnizate, înțelegându-le și utilizându-le pentru a rezolva problemele impuse.

Informaticianul Larry Tesler a oferit o definiție care lasă porțile deschise pentru avansuri pe care puțini dintre noi și le pot imagina: „AI is whatever hasn’t been done yet” (Inteligență artificială este orice nu a fost realizat încă).

abonare

Pornind de la această premisă, de la aplicațiile AI în domeniul medical și de la aprobările FDA (Food and Drug Administration) pentru dispozitive și sisteme care utilizează AI, acest articol își propune sumarizarea celor mai importante tehnologii aprobate în anul 2018.

Apple watch 4. Sursa foto: www.apple.com

Apple watch seria 4 – detectarea fibrilației atriale

Ceasul realizat de compania Apple a primit aprobarea FDA în luna septembrie a anului 2018 și este capabil să monitorizeze fibrilația atrială prin realizarea electrocardiogramelor (EKG), cu ajutorul aplicației ECG. În momentul în care senzorii detectează un ritm anormal sau alte simptome, pacientul este notificat și poate opta pentru înregistrarea unui EKG. Sistemul citește EKG-ul și oferă un rezultat al ritmului sinusal, concluzionând informațiile ca fiind fibrilație atrială sau neconcludente. Apoi, pacientul este invitat să își noteze simptomele pe care le simte (de exemplu tahicardie, oboseală bruscă sau amețeală).

Dacă sistemul consideră că simptomele sunt alarmante, pacientul va primi o notificare prin care este rugat să sune la un specialist. Toate datele introduse și EKG-ul sunt stocate în aplicația Health a sistemului iOS și pot fi transmise cu ușurință medicului curant.

Dispozitivul nu are nevoie de prescripție medicală, însă este recomandat exclusiv pacienților cu fibrilație atrială. Utilitatea sa este de necontestat, având în vedere că episoadele de fibrilație nu pot fi monitorizate și detectate de către medic în mod continuu, pacientul poate experimenta episodul de fibrilație atrială oricând.

Sistemul AI Aidoc – diagnosticarea hemoragiei cerebrale prin citirea tomografiei computerizate

Aidoc este un sistem de inteligență artificială auxiliar pentru radiologi și a primit aprobarea FDA în august 2018. Acesta semnalează hemoragia intracraniană acută în urma citirilor tomografiilor computerizate (CT-urilor). 75% dintre pacienții care necesită îngrijire medicală, au nevoie și de CT pentru furnizarea unui diagnostic, iar radiologii trebuie să emită interpretări precise, într-un ritm din ce în ce mai alert.

Sistemul Aidoc analizează tomografia imediat după ce pacientul este scanat și alertează radiologul despre cazurile care au nevoie de asistență imediată, deoarece prezintă simptome amenințătoare de viață.

Algoritmii de învățare Aidoc au în spate o bază stufoasă de informații despre CT și diagnosticările făcute de radiologi de-a lungul vremii. Aceasta este crucială pentru ca sistemul să ofere un diagnostic de precizie și să semnaleze cazurile care au nevoie de asistență imediată.

Sistemul AI PowerLook Density Assessment 3.4 de la iCAD – detectarea densității mamare din mamografii

Sistemul a primit aprobarea FDA în luna august a anului 2018 și este compatibil cu platforma de tomosinteză digitală mamară (DBT). PowerLook Density Assessment 3.4 evaluează mamografiile digitale și detectează densitatea mamară a pacientelor, eliminând pe cât posibil un diagnostic eronat, cauzat de lipsa de vizibilitate pe care un țesut mamar dens o provoacă. Acest lucru este posibil deoarece sistemul calibrează densitatea mamară a pacientei la categoria adecvată, conform bazei de date a sistemului de raportare al Colegiului American de Radiologie. Astfel, citirea imaginii pe care radiologii o fac devine mult mai clară.

Sistemul este de un real ajutor, deoarece, conform analizei efectuate pe populația Statelor Unite, mai mult de 40% dintre femei prezintă sâni cu țesut mamar dens. Pentru aceste femei, probabilitatea dezvoltării de cancer mamar este mai ridicată decât în cazul celor cu mai mult țesut adipos în sâni. Totodată, densitatea mamară ridicată împiedică citirea mamografiei și ascunde eventuale tumori canceroase.

Algoritmul AI al Zebra Medical Vision – calcularea scorului de calcifiere coronariană

Algoritmul a primit aprobarea FDA în iulie 2018 și este util medicilor în calcularea scorului de calciu coronarian. În urma citirii unei scanări efectuate cu o tehnologie avansată CT (modulată EKG), algoritmul calculează automat scorul de calciu din artera coronară și emite un raport al riscului total de calcifiere coronariană. Scorul calculat de algoritm este echivalent celui calculat prin metoda Agatston de determinare a scorului de calciu din artera coronară.

Utilitatea sistemului este dată de potențialul său de a genera scorul rapid, ajutând astfel la identificarea indivizilor cu risc de calcifiere coronariană, o componentă importantă în prevenția bolii coronariene.

Algoritmul EchoMD AutoEF al Bay Labs – determinarea fracției de ejecție

Algoritmul a primit aprobarea FDA în iunie 2018 și are capacitatea de a determina fracția de ejecție (EF) a ventriculului stâng, un parametru foarte utilizat pentru interpretarea corectă a ecografiilor cardiace și viitoarea gestionare a bolilor cardiovasculare. După efectuarea ecocardiografiei, sistemul evaluează parametrii necesari pentru calculul EF, eliminând nevoia de a selecta manual imaginile, de a alege cele mai bune clipuri și de a le manipula pentru cuantificare, proces care adesea necesită mult timp și variază.

Spre deosebire de alte sisteme asemenea, EchoMD AutoEF are capacitatea de a alege automat videoclipurile relevante pentru activitatea ciclului cardiac al pacientului. Sistemul a fost „învățat” să facă această selecție pe o bază de date conținând nu mai puțin de 4 milioane de imagini, de la 9.000 de pacienți.

NeuralBot. Sursa foto: neuralanalytics.com

Sistemul NeuralBot al Neural Analytics – diagnosticul accidentului vascular cerebral

Sistemul de ultrasunete robotizat, Lucid, a primit aprobarea FDA în luna mai 2018 și este destinat utilizării de către paramedici, pentru monitorizarea caracteristicilor de curgere a sângelui la nivel cerebral și diagnosticarea pacienților cu anumite boli neurologice. Sistemul robotic utilizează ultrasunetele pentru a monitoriza curgerea sângelui și își ajustează automat poziția odată atașat pe craniul unui pacient, sub supravegherea unei persoane autorizate.

Echipamentul este de un real ajutor, deoarece atunci când vine vorba despre evenimente care se întâmplă la nivelul creierului, timpii de intervenție trebuie să fie cât mai mici. Conform Neural Analytics, rezultatele colectate cu NeuralBot nu au fost cu nimic diferite de cele colectate manual de către un tehnician expert, cu ajutorul platformei tradiționale cu ultrasunete. Cel mai important eveniment vascular în care NeuralBot și-a dovedit eficiența este accidentul vascular cerebral.

IDx-DR. Sursa foto: www.eyediagnosis.co

IDx – diagnosticul retinopatiei diabetice

IDx-DR este un soft care se folosește de un algoritm de inteligență artificială în scopul de a analiza imagini ale ochiului. Tehnologia a fost aprobată de către FDA în luna aprilie 2018. Imaginile sunt obținute cu un aparat special, o cameră pentru retină numită Topcon NW400. Medicul încarcă imaginile care ilustrează retina pacientului într-un server cloud, în care este instalat și softul IDx-DR. Dacă imaginile au o calitate suficient de bună pentru a putea fi analizate și interpretate, softul va genera unul din cele două rezultate:

  • a fost detectată o retinopatie în stadiu avansat – adresează-te unui medic specialist
  • rezultat negativ pentru retinopatie în stadiu avansat – efectuează un alt test de screening după 12 luni

Citește mai multe aici.

Icobrain al Icometrix – interpretarea RMN-urilor pentru monitorizarea demenței

Gama de algoritmi Icobrain cuprinde Icobrain ms (pentru scleroza multiplă) – aprobat în 2016, Icobrain dm (demență) – aprobat în aprilie 2018 și Icobrain tbi (leziuni cerebrale) – aprobat în noiembrie 2018. Gama Icobrain a primit aprobarea FDA pentru interpretarea rezultatelor RMN ale pacienților cu diferite afectări neurologice.

Icobrain dm oferă radiologilor și neurologilor posibilitatea de a interpreta cu ușurință schimbările apărute la nivel cerebral, mai ales cele legate de volum, prin rapoarte și imagini în coduri de culoare speciale, la pacienții care suferă de demență. Măsurătorile precise și standardizate, pe care sistemul de AI le procesează, sunt de ajutor clinicienilor, oferindu-le o imagine mai clară asupra tipului de demență cu care se confruntă și asupra opțiunilor terapeutice pe care le au.

Și mai importantă decât puterea de procesare a sistemului este componenta de diagnosticare precoce, la care acesta participă alături de medicii curanți, oferindu-le pacienților mai mult timp pentru a-și conștientiza boala.

Programul OsteoDetect al Imagen – diagnosticarea fracturilor de încheietură a mâinii

Algoritmul AI, OsteoDetect a primit aprobarea FDA în luna martie a anului 2018, cu scopul de a ajuta medicii în detectarea fracturii distale de radius, una dintre cele mai întâlnite fracturi de la nivelul încheieturii mâinii. Algoritmul identifică fracturile prin analizarea imaginilor 2D, scanate cu raze X. Acesta marchează locul unde s-a produs fractura, ajutând astfel medicul să emită un diagnostic mai sigur și mai rapid.

În cele două studii, care au dus la aprobare, s-a demonstrat că diagnosticul specialiștilor a fost mai precis și mai rapid atunci când au utilizat algoritmul AI.

În încheiere, este de menționat faptul că sistemele bazate pe inteligență artificială se dezvoltă cu o rapiditate uimitoare. În viitorul nu prea îndepărtat, vom putea afirma fără să greșim că această dezvoltare este exponențială de la an la an. Iar acest progres, după cum se dovedește prin aprobările deja existente, nu va ocoli lumea medicală. Tot ce ne rămâne de făcut este să ne educăm pentru a putea da mâna cu aceste tehnologii, într-un efort comun spre mai bine.

Citește și:

Leave a Comment

Your email address will not be published.