Raziskovalci iz Brigham in ženska bolnišnica, ustanovni član združenja Masovni general Brigham zdravstvenega sistema, so uporabili orodja umetne inteligence za pospešitev razumevanja tveganja za specifične srčne aritmije, ko so različni deli srca izpostavljeni različnim pragom sevanja kot del načrta zdravljenja pljučnega raka. Njihovi rezultati so objavljeni v JACC: Kardioonkologija.
"Izpostavljenost sevanju srca med zdravljenjem pljučnega raka ima lahko zelo resne in takojšnje učinke na bolnikovo srčno-žilno zdravje," je dejal ustrezni avtor Raymond Mak, dr. z oddelka za radiacijsko onkologijo v Brigham and Women's Hospital. "Upamo, da bomo o tveganjih za srce pri zdravljenju tumorjev pljučnega raka z obsevanjem obvestili ne le onkologe in kardiologe, ampak tudi bolnike, ki se zdravijo z obsevanjem."
Pojav orodij umetne inteligence v zdravstvu je bil prelomen in ima potencial za pozitivno preoblikovanje kontinuuma oskrbe, vključno z informiranjem o načrtih zdravljenja bolnikov z rakom. Mass General Brigham, kot eden najboljših integriranih akademskih zdravstvenih sistemov v državi in največjih inovacijskih podjetij, je vodilni pri izvajanju strogih raziskav o novih in nastajajočih tehnologijah za informiranje o odgovornem vključevanju umetne inteligence v zagotavljanje oskrbe.
Pri bolnikih, ki prejemajo radioterapijo za zdravljenje nedrobnoceličnega pljučnega raka (NSCLC), so aritmije ali nepravilni srčni ritmi lahko pogosti. Zaradi neposredne bližine srca pljuč in ker so tumorji nedrobnoceličnega karcinoma pljuč v bližini srca ali okoli njega, lahko srce prejme stransko škodo zaradi razlitja odmerka sevanja, namenjenega tarči rakavih tumorjev. Predhodne študije so pokazale, da je ta vrsta izpostavljenosti srcu povezana s splošnimi srčnimi težavami. Vendar pa je ta niansirana študija pokazala, da se lahko tveganje za različne vrste aritmij močno razlikuje glede na patofiziologijo in srčne strukture, ki so izpostavljene različnim stopnjam sevanja.
Da bi razvrstili vrste aritmij, ki so povezane s srčnimi podstrukturami, ki prejemajo obsevanje, so raziskovalci izvedli retrospektivno analizo 748 bolnikov v Massachusettsu, ki so bili zdravljeni z obsevanjem zaradi lokalno napredovalega NSCLC. Katalogizirani podtipi aritmij so vključevali atrijsko fibrilacijo, atrijsko undulacijo, drugo supraventrikularno tahikardijo, bradiaritmijo in ventrikularno tahiaritmijo ali asistolijo.
Statistične analize ekipe so pokazale, da je približno eden od šestih bolnikov doživel vsaj eno aritmijo stopnje 3 z mediano časa 2.0 leti do prve aritmije. Razvrstitve v 3. stopnjo veljajo za resne dogodke, ki verjetno zahtevajo intervencijo ali hospitalizacijo. Ugotovili so tudi, da je skoraj ena tretjina bolnikov, ki so imeli aritmije, utrpela tudi hude neželene srčne dogodke.
Razredi aritmij, opisani v študiji, niso v celoti zajeli obsega težav s srčnim ritmom, ki so možne, vendar avtorji ugotavljajo, da ta opažanja še vedno ustvarjajo boljše razumevanje možnih patofizioloških poti in možnih poti za zmanjšanje toksičnosti za srce po zdravljenju z obsevanjem. Njihovo delo ponuja tudi napovedni model za izpostavljenost dozi in vrsto pričakovane aritmije.
Za prihodnost raziskovalci menijo, da bi morali radiološki onkologi sodelovati s kardiološkimi strokovnjaki, da bi bolje razumeli mehanizme srčnih poškodb in njihovo povezavo z zdravljenjem z obsevanjem. Poleg tega bi morali izkoristiti sodobno zdravljenje z obsevanjem za aktivno zmanjšanje izpostavljenosti sevanju stran od določenih srčnih regij, ki so izpostavljene visokemu tveganju za povzročanje aritmij. Po Makovih besedah bo ta študija skupaj s prejšnjimi raziskavami pomagala pri nadzoru, presejanju in obveščanju radioloških onkologov, na katerih delih srca naj omejijo izpostavljenost sevanju, in posledično ublažila zaplete.
»Zanimiv del tega, kar smo naredili, je bila uporaba algoritmov umetne inteligence za segmentiranje struktur, kot so pljučna vena in deli prevodnega sistema, za merjenje izpostavljenosti dozi sevanja pri več kot 700 bolnikih. S tem smo si prihranili več mesecev ročnega dela,« je povedal Mak. "Torej, ne samo, da ima to delo potencialni klinični učinek, ampak tudi odpira vrata za uporabo umetne inteligence v raziskavah onkologije sevanja za racionalizacijo odkrivanja in ustvarjanje večjih naborov podatkov."
vir: BWH
