Tyrėjai iš Brigham ir moterų ligoninė, įkūrėjas Mišių generolas Brighamas sveikatos priežiūros sistemą, naudojo dirbtinio intelekto įrankius, kad paspartintų supratimą apie konkrečių širdies aritmijų riziką, kai įvairios širdies dalys yra veikiamos skirtingo slenksčio spinduliuote kaip plaučių vėžio gydymo plano dalis. Jų rezultatai paskelbti m JACC: kardioonkologija.
„Radiacijos poveikis širdžiai plaučių vėžio gydymo metu gali turėti labai rimtų ir tiesioginių pasekmių paciento širdies ir kraujagyslių sveikatai“, – sakė atitinkamas autorius. Raymondas Mak, MD, Brigamo ir moterų ligoninės Radiacinės onkologijos skyriaus. „Tikimės informuoti ne tik onkologus ir kardiologus, bet ir spinduliuote gydomus pacientus apie riziką širdžiai, gydant plaučių vėžio navikus spinduliuote.
Dirbtinio intelekto priemonių atsiradimas sveikatos priežiūros srityje buvo novatoriškas ir gali teigiamai pakeisti priežiūros tęstinumą, įskaitant informavimą apie vėžiu sergančių pacientų gydymo planus. Mass Generolas Brighamas, kaip viena iš geriausių šalies integruotų akademinių sveikatos sistemų ir didžiausių inovacijų įmonių, pirmauja atlikdama griežtus naujų ir atsirandančių technologijų tyrimus, siekdama informuoti apie atsakingą dirbtinio intelekto įtraukimą į sveikatos priežiūros paslaugų teikimą.
Pacientams, kuriems taikoma spindulinė terapija nesmulkialąsteliniam plaučių vėžiui (NSLPV), gali pasireikšti aritmija arba nereguliarus širdies ritmas. Kadangi širdis yra arti plaučių, o NSCLC navikai yra šalia širdies ar aplink ją, širdis gali būti pakenkta dėl radiacijos dozės išsiliejimo, skirtos vėžio navikams. Ankstesni tyrimai parodė, kad toks poveikis širdžiai yra susijęs su bendromis širdies problemomis. Tačiau šis niuansuotas tyrimas parodė, kad skirtingų tipų aritmijų rizika gali labai skirtis priklausomai nuo patofiziologijos ir širdies struktūrų, kurios yra veikiamos skirtingo lygio radiacijos.
Siekdami klasifikuoti aritmijų tipus, susijusius su širdies struktūromis, gaunančiomis spinduliuotę, mokslininkai atliko retrospektyvią 748 pacientų Masačusetso valstijoje, kurie buvo gydomi spinduliuote dėl lokaliai pažengusios NSCLC, analizę. Kataloge nurodyti aritmijų potipiai buvo prieširdžių virpėjimas, prieširdžių plazdėjimas, kita supraventrikulinė tachikardija, bradiaritmija ir skilvelinė tachiaritmija arba asistolija.
Grupės atliktos statistinės analizės parodė, kad maždaug vienas iš šešių pacientų patyrė bent vieną 3 laipsnio aritmiją, kurios mediana iki pirmosios aritmijos buvo 2.0 metų. 3 laipsnio klasifikacijos laikomos rimtais įvykiais, kuriems gali prireikti intervencijos arba hospitalizuoti. Jie taip pat nustatė, kad beveik trečdalis pacientų, patyrusių aritmiją, taip pat patyrė didelių nepageidaujamų širdies reiškinių.
Tyrime nurodytos aritmijos klasės neapėmė galimų širdies ritmo problemų, tačiau autoriai pažymi, kad šie stebėjimai vis tiek leidžia geriau suprasti galimus patofiziologijos kelius ir galimas būdus, kaip sumažinti toksiškumą širdžiai po spindulinio gydymo. Jų darbas taip pat siūlo nuspėjamąjį dozės poveikio ir numatomos aritmijos tipo modelį.
Ateityje mokslininkai mano, kad radiacijos onkologai turėtų bendradarbiauti su kardiologijos ekspertais, kad geriau suprastų širdies traumų mechanizmus ir jų ryšį su spinduliniu gydymu. Be to, jie turėtų pasinaudoti šiuolaikiniu spinduliniu gydymu, kad radiacijos apšvitą būtų galima aktyviai sumažinti nuo konkrečių širdies sričių, kuriose yra didelė aritmijų atsiradimo rizika. Pasak Mak, šis tyrimas, kartu su ankstesniais tyrimais, padės stebėti, tikrinti ir informuoti radiacijos onkologus apie tai, kuriose širdies dalyse apriboti radiacijos poveikį ir sušvelninti komplikacijas.
„Įdomi dalis to, ką padarėme, buvo dirbtinio intelekto algoritmų panaudojimas, kad būtų galima segmentuoti tokias struktūras kaip plaučių vena ir laidumo sistemos dalis, kad būtų galima išmatuoti spinduliuotės dozę daugiau nei 700 pacientų. Taip sutaupėme daug mėnesių rankų darbo“, – sakė Mak. „Taigi, šis darbas ne tik turi galimą klinikinį poveikį, bet ir atveria duris AI naudoti radiacinės onkologijos tyrimuose, siekiant supaprastinti atradimą ir sukurti didesnius duomenų rinkinius.
šaltinis: Bwh
