Avançar a análise de imagens de acidente vascular cerebral com IA interpretável e modelos de conectividade eficazes

O AVC é uma das principais causas de morte e incapacidade em todo o mundo, tornando o diagnóstico e a intervenção precoces críticos. Em um estudo recente publicado em IEEE Acessonossa equipe introduziu uma abordagem inovadora de ponta a ponta da análise de imagens de AVC, combinando modelagem eficaz de conectividade com inteligência artificial interpretável (IA). Essa inovação tem o potencial de transformar os fluxos de trabalho clínicos, aprimorando a precisão e a transparência dos diagnósticos de AVC, destacando informações e mudanças de fluxo em áreas que devem ser direcionadas por terapias como células -tronco.

Tradicionalmente, o diagnóstico de AVC depende de modalidades de imagem como TC e RM, juntamente com a experiência clínica. No entanto, esses métodos enfrentam desafios em velocidade, reprodutibilidade e identificação de padrões complexos nos dados de imagem. Nosso estudo aborda essas lacunas, alavancando modelos de conectividade eficazes, que analisam a influência direcional de uma região cerebral em outra, juntamente com os algoritmos interpretáveis ​​da IA. Juntos, essas ferramentas não apenas melhoram a precisão da localização do AVC, mas também lançam luz sobre as vias neurais subjacentes afetadas pelo AVC.

Desenvolvemos uma estrutura de ponta a ponta que processa dados de imagem de AVC usando técnicas avançadas de aprendizado de máquina, como extração de recursos e redes neurais profundas, mantendo a interpretabilidade. Uma das principais inovações em nosso estudo é a integração das métricas de explicação, permitindo que os médicos confiem e entendam o processo de tomada de decisão da IA. Esse recurso é crucial para a adoção na prática médica, onde os resultados dos pacientes dependem da tomada de decisão informada.

Para validar nosso modelo, avaliamos-o em um grande conjunto de dados de pacientes com AVC, alcançando o desempenho de última geração na identificação de regiões de AVC, prevendo os resultados dos pacientes e compreendendo interrupções eficazes da conectividade. Ao visualizar essas interrupções, nossa estrutura fornece aos médicos insights acionáveis ​​anteriormente inacessíveis através de métodos convencionais.

As implicações deste trabalho são de longo alcance. Oferece um caminho para os planos de tratamento personalizados, identificando subtipos de AVC e prevendo trajetórias de recuperação individuais. Além disso, sua dependência da IA ​​interpretável garante a conformidade com os padrões éticos e legais para os sistemas de IA médicos.

Ao integrar a conectividade eficaz e a IA interpretável, nosso objetivo é apoiar os médicos na tomada de decisões mais rápidas e confiáveis, mantendo a transparência no processo. As próximas etapas envolvem validação em coortes maiores e avaliação da utilidade dessa abordagem para terapias com células -tronco para AVC.

Esta pesquisa representa um passo significativo na aplicação da IA ​​à imagem médica, principalmente para condições sensíveis ao tempo, como o AVC. Ao combinar a tecnologia de ponta com foco na interpretabilidade, nossa estrutura tem o potencial de redefinir como os traços são diagnosticados e tratados nos cuidados de saúde modernos.

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Alessandro Crimi se formou em engenharia pela Universidade de Palermo, o Ph.D. diploma em aprendizado de máquina solicitou imagens médicas da Universidade de Copenhague e o MBA em gestão de saúde pela Universidade de Basileia. Ele foi pesquisador de pós-doutorado do Instituto Francês de Pesquisa em Ciência da Computação (INRIA), Escola Técnica da Suíça (Eth-Zurique), Instituto Italiano de Tecnologia (IIT) e Hospital Universitário de Zurique. Ele é atualmente um professor da Universidade AGH de
Cracóvia.