Инсульт является основной причиной смерти и инвалидности во всем мире, что делает раннюю диагностику и вмешательство критически важными. В недавнем исследовании, опубликованном в IEEE Access , наша команда представила новаторский сквозной подход к анализу изображений инсульта, сочетающий эффективное моделирование связей с интерпретируемым искусственным интеллектом (ИИ). Это нововведение может трансформировать клинические рабочие процессы за счет повышения точности и прозрачности диагностики инсульта, подчеркивая информацию и изменения потока в областях, на которые следует нацеливать такие методы лечения, как стволовые клетки.

Традиционно диагностика инсульта опирается на методы визуализации, такие как КТ и МРТ, а также на опыт клинициста. Однако эти методы сталкиваются с трудностями в скорости, воспроизводимости и идентификации сложных закономерностей в данных визуализации. Наше исследование устраняет эти пробелы, используя эффективные модели связей, которые анализируют направленное влияние одной области мозга на другую, наряду с интерпретируемыми алгоритмами ИИ. Вместе эти инструменты не только повышают точность локализации инсульта, но и проливают свет на основные нейронные пути, затронутые инсультом.

Мы разработали сквозную структуру, которая обрабатывает данные визуализации инсульта с использованием передовых методов машинного обучения, таких как извлечение признаков и глубокие нейронные сети , сохраняя при этом интерпретируемость. Одним из ключевых нововведений в нашем исследовании является интеграция показателей объяснимости, позволяющая врачам доверять и понимать процесс принятия решений ИИ. Эта функция имеет решающее значение для внедрения в медицинскую практику, где результаты лечения пациентов зависят от принятия обоснованных решений.

Для проверки нашей модели мы оценили ее на большом наборе данных пациентов с инсультом, достигнув передовых показателей в определении областей инсульта, прогнозировании результатов для пациентов и понимании эффективных нарушений связи. Визуализируя эти нарушения, наша структура предоставляет врачам действенные идеи, ранее недоступные с помощью традиционных методов.

Последствия этой работы далеко идущие. Она предлагает путь к персонализированным планам лечения путем определения подтипов инсульта и прогнозирования индивидуальных траекторий восстановления. Более того, ее опора на интерпретируемый ИИ обеспечивает соблюдение этических и правовых стандартов для медицинских систем ИИ.

Интегрируя эффективное подключение и интерпретируемый ИИ, мы стремимся помочь врачам принимать более быстрые и надежные решения, сохраняя при этом прозрачность процесса. Следующие шаги включают валидацию на более крупных когортах и ​​оценку полезности этого подхода для терапии стволовыми клетками при инсульте.

Это исследование представляет собой значительный шаг вперед в применении ИИ к медицинской визуализации, особенно для таких чувствительных ко времени состояний, как инсульт . Объединяя передовые технологии с акцентом на интерпретируемость, наша структура имеет потенциал для переопределения того, как диагностируются и лечатся инсульты в современном здравоохранении.

Внимание, автоперевод! За ошибки перевода ответственности не несём. Первоисточник по ссылке.