Nowe narzędzie AI w diagnostyce stwardnienia rozsianego: Jak MindGlide wpływa na ocenę leczenia?

Naukowcy z University College London (UCL) opracowali nowe narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które może pomóc w ocenie skuteczności leczenia stwardnienia rozsianego (SM) poprzez analizowanie obrazów MRI mózgu.

Stwardnienie rozsiane to przewlekła choroba autoimmunologiczna, w której układ odpornościowy atakuje mózg i rdzeń kręgowy. W Wielkiej Brytanii dotyka ona około 130 tys. osób (w Polsce ok. 46 tys.), a leczenie i monitorowanie jej postępu to ogromne wyzwanie dla służby zdrowia. Konwencjonalne metody diagnozowania SM opierają się na analizie obrazów MRI, które często wymagają specjalistycznego podejścia. W tym kontekście MindGlide stanowi przełom, umożliwiając analizowanie obrazów w sposób szybki i dokładny.

MindGlide to narzędzie sztucznej inteligencji, które wykorzystuje zaawansowane algorytmy do przetwarzania obrazów MRI. Dzięki głębokiemu uczeniu (deep learning) AI analizuje obrazy mózgu, identyfikując uszkodzenia, zmiany w strukturze mózgu, a także zmniejszenie objętości mózgu czy obecność plam, które mogą wskazywać na postępującą chorobę. Narzędzie to jest w stanie dokonać tych pomiarów w czasie rzeczywistym, w ciągu zaledwie 5-10 sekund na jedno zdjęcie.

W badaniu, które zostało opublikowane w "Nature Communications", naukowcy przetestowali MindGlide na ponad 14 tys. obrazach MRI, pochodzących od tysiąca pacjentów z SM. Wyniki były obiecujące. MindGlide poradził sobie lepiej niż inne narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak SAMSEG i WMH-SynthSeg, wykazując 60% lepszą skuteczność w lokalizowaniu plam w mózgu oraz 20% lepszą skuteczność w monitorowaniu efektów leczenia.

Dzięki MindGlide możliwe stało się wykorzystanie istniejących obrazów mózgu z archiwów szpitalnych, które wcześniej nie były analizowane z powodu niskiej jakości. To oznacza, że naukowcy mogą teraz uzyskać cenne informacje, które wcześniej były niedostępne.