3.6 C
Rosendal
tirsdag, desember 3, 2024

Buy now

spot_img
spot_img

Kunstig Intelligens Forenkler Ultralyd av Hjertet

Photo by Elen Sher on Unsplash

Et håndholdt, bærbart ultralydapparat kan se inn i hjertet ditt. Men bruk av denne fantastiske teknologien er avhengig av medisinsk personell med grundig opplæring.

Nå har forskere utviklet et nytt redskap basert på kunstig intelligens. Dette redskapet hjelper helsepersonell med å plassere apparatets ultralydhode (probe) riktig, sånn at de kan se om hjertet er normalt eller ikke. Det kan bety at selv helsepersonell som ikke er eksperter kan bruke metoden. Dette åpner for bruk på legekontoret, i ambulansen eller i land der slike eksperter knapt finnes.

Vi prøver å forenkle ekkokardiografi sånn at vi kan spre teknologien, sier David Pasdeloup, forsker ved Centre for Innovative Ultrasound Solutions (CIUS) ved NTNU.

Under arbeidet med doktorgraden har han blant annet jobbet med å utvikle verktøyet. Ekkokardiografi bruker ultralyd for å samle inn bilder av hjertet som slår. Det kan brukes for å ta raske vurderinger i krisesituasjoner, til mer detaljerte diagnoser eller for å overvåke en pasients hjertefunksjon over tid, for eksempel under kjemoterapi.

Kjemoterapi kan være giftig for hjertet. Så om ekkokardiografi viser at hjertefunksjonen er bitt dårligere siden forrige legevisitt, kan legene vurdere om behandlingen må avsluttes eller om det er behov for støttende behandling, sier Pasdeloup.

For mer informasjon om: Lille Anne 6 pakning


Ingen lett oppgave

For å forstå det Pasdeloup har fått til, må vi også forstå hvorfor det allerede i utgangspunktet er så vanskelig å ta ultralydbilder av hjertet.

Menneskehjertet er beskyttet av ribbeina, og er omgitt av lungene. Begge deler står i veien når ultralydbølgene skal sendes inn i kroppen. Det gjør det vanskelig å ta bilder av hjertet.

Hjertet er et av de vanskeligste organene å avbilde med ultralyd. Du ser vanligvis bare et todimensjonalt bilde på skjermen, men hjertet er tredimensjonalt. Så du må ha god kjennskap til hvordan kroppen er bygd opp for å plassere proben riktig, samtidig som du unngår ribbeina. Alt dette gjør oppgaven svært utfordrende, sier Pasdeloup.

Om proben plasseres for høyt, lavt eller i feil vinkel, blir videoene og bildene dårligere enn optimalt. Dyktig helsepersonell greier å plassere proben på det beste stedet for å få det beste snittet av hjertet mens det slår, men det er ikke noe enhver kan greie uten øvelse.

– Det er ikke den eneste utfordringen, sier kardiolog Håvard Dalen ved St. Olavs hospital. Han er professor ved CIUS. – Hjertet er et organ som beveger seg hele tida. Ikke bare beveger hjertet seg selv, men hver gang du puster, beveger du også posisjonen av hjertet litt.

For mer informasjon om: Heartstart FRx – pakkepris


Hundrevis av opptak for å lære opp KI

Pasdeloup tok tak i disse utfordringene ved å samle inn hundrevis av ulike ultralydopptak av hjertet. Disse varierte i kvalitet. Noen var korrekte, andre ikke.

Han ga disse opptakene til KI-redskapet for å vise det hvordan riktige og gale bilder faktisk ser ut. Etter hvert greide redskapet å se forskjell på dem. Om proben var galt plassert, kunne KI-redskapet hjelpe brukeren med å flytte den for å forbedre bildekvaliteten.

Enklere systemer som dette håndholdte ultralydapparatet har bare mulighet for å ta todimensjonale bilder. Da må du vite hvor i det tredimensjonale hjertet dette bildet kommer fra. Og det kan KI-redskapet fortelle deg, sier Dalen.

For mer informasjon om: HLR brett


Hjelp i sanntid på nettbrettet

KI-redskapet hjelper brukeren med å finne ut hvordan de skal holde proben for at avbildingen av viktige strukturer i hjertet skal bli best mulig. Redskapet er et program som kan kjøres på for eksempel et nettbrett.

Operatøren av ultralydapparatet kan se på skjermen i sanntid mens hen beveger proben rundt på pasientens kropp. Skjermen viser hjertet mens det slår. Tilbakemelding fra den kunstige intelligensen vises i øverste høyre hjørne. Denne informasjonen oppdateres også i sanntid mens operatøren beveger proben. Dermed kan de posisjonere optimalt for å gjøre bildeopptakene best mulig.

For mer informasjon om: Mini Anne


Hjelper selv erfarne brukere

Et hovedmål for Pasdeloup var å gjøre bærbare ultralydapparater mer utbredt. Men samtidig har han og kollegene forstått at redskapet også kan være til støtte for helsepersonell med ultralyderfaring. For det hjelper til med å standardisere bildene.

Selv erfarne brukere som har gjort dette tusenvis av ganger, kan få bedre resultater, sier Dalen. – Erfarne sonografer (helsepersonell som er spesialtrent for ultralydundersøkelser) har en slags personlig signatur når de tar bildene sine. Når jeg ser en video, kan jeg mer eller mindre vite hvem som har tatt opptakene.

Pasdeloups redskap visker mer eller mindre ut disse forskjellene, forklarer Dalen.

Når operatøren bruker denne oppfinnelsen, kan jeg ikke lenger gjenkjenne hvem som har utført jobben. Det gjør det mulig å veksle mellom ulike operatører uten å få endringer i bildet som er knyttet til dem.

Når pasienter kommer for å se om et hjerteproblem har endret seg over tid, eller for å se om kreftbehandling har påvirket hjertet, er det lettere for kardiologer som Dalen å oppdage små, men viktige endringer med mer standardiserte bilder.

Vi ser etter ganske små detaljer og forskjeller, sier Dalen.

For mer informasjon om:


Kan også spare tid ved detaljerte undersøkelser

Forskerne så også på hvordan KI kan hjelpe til med å utføre målinger basert på standardiserte bilder av hjertet. To av de viktigste målingene som kardiologer utfører rutinemessig, er volumet i det venstre hovedkammeret, og prosentandelen av blodvolumet i kammeret som det pumper ut i løpet av ett hjerteslag. Det siste kalles også ejeksjonsfraksjonen.

Det venstre hovedkammeret i hjertet er det som presser blodet fra hjertet og ut til alle organene i kroppen. Ejeksjonsfraksjonen forteller noe om hvor effektivt hjertet pumper ut blodet for hvert slag. Det viktigste å vite om disse to tingene er at det hjelper kardiologer med å forstå hvor godt hjertet jobber. Eller ikke.

Under en ultralydundersøkelse kan en operatør manuelt måle volumet i det venstre hovedkammeret, men dette tar tid. Hvor presis målingen er blir også påvirket av operatørens subjektive vurdering.

Pasdeloup var del av en gruppe som så på hvordan KI kan kalkulere disse verdiene automatisk ut fra ultralydbildene. De fant ut at den kunstige intelligensen kan måle seg med dyktige operatører, samtidig som de også sparte i gjennomsnitt rundt fem minutter for hver scanning. Det kan både spare penger og gi en bedre arbeidsflyt i hverdagen for operatørene.

For mer informasjon om:


Ikke helt klar for legekontoret – ennå

Pasdeloup sier at til tross for de lovende resultatene vil det fremdeles ta en stund før du finner oppfinnelsen på kontoret til legen din

CIUS er et senter for forskningsbasert innovasjon (SFI), og er delvis finansiert av Forskningsrådet. Resten av finansieringen kommer fra partnere innenfor industrien, som norske GE Vingmed Ultrasound, et firma som lager de håndholdte maskinene som Pasdeloup brukte for å utvikle programvaren.

– Vi har tro på at verktøyet har klinisk relevans, og håper at industripartneren vår vil velge å la det bli del av maskinene sine, sier Pasdeloup.

Men det er bare ett steg. Et KI-produkt trenger også godkjenning. I den første kliniske studien testet forskerteamet redskapet på St. Olavs hospital i Trondheim.

– Verktøyet virket for alle pasientene som var med. Det var svært så positivt å se at vi greide å overføre forskningen til klinisk bruk. Den slags er viktig for å få en godkjennelse. Men selve bruken av kunstig intelligens kompliserer saken. KI er veldig nytt for dem som skal regulere området. Det vil ta tid å få det godkjent av myndighetene i USA, eller å få et CE-merke i EU. Så det kan ennå være et godt stykke fra utvikling til den kliniske implementeringen eller kommersialiseringen, sier Pasdeloup.


Referanser:

NTNU

Pasdeloup, David Francis Pierre; Olaisen, Sindre Hellum; Østvik, Andreas; Sæbø, Sigbjørn; Pettersen, Håkon Neergaard; Holte, Espen; Grenne, Bjørnar; Stølen, Stian Bergseng; Smistad, Erik; Aase, Svein Arne; Dalen, Håvard; Løvstakken, Lasse.  Real-Time Echocardiography Guidance for Optimized Apical Standard Views.  Ultrasound in Medicine and Biology 2023 ;Volum 49.(1) s. 333-346 https://doi.org/10.1016/j.ultrasmedbio.2022.09.006

Pasdeloup, David. Deep Learning in the Ecocardiology Workflow: Challenges and Opportunities. NTNU PhD Thesis, Faculty of Medicine and Health Sciences, Department of Circulation and Medical Imaging, 2023. https://ntnuopen.ntnu.no/ntnu-xmlui/handle/11250/3108433

S Olaisen, E Smistad, T Espeland, J Hu, D Pasdeloup, A Ostvik, B Amundsen, S Aakhus, A Rosner, M Stylidis, E Holte, B Grenne, L Lovstakken, H Dalen, Automatic measurements of left ventricular volumes and ejection fraction by artificial intelligence reduces time-consumption and inter-observer variability, European Heart Journal – Cardiovascular Imaging, Volume 24, Issue Supplement_1, June 2023, jead119.431, https://doi.org/10.1093/ehjci/jead119.431

Sigbjorn Sabo, David Pasdeloup, Hakon Neergaard Pettersen, Erik Smistad, Andreas Østvik, Sindre Hellum Olaisen, Stian Bergseng Stølen, Bjørnar Leangen Grenne, Espen Holte, Lasse Lovstakken, Havard Dalen, Real-time guidance by deep learning of experienced operators to improve the standardization of echocardiographic acquisitions, European Heart Journal – Imaging Methods and Practice, Volume 1, Issue 2, September 2023, qyad040, https://doi.org/10.1093/ehjimp/qyad040

spot_img

Related Articles

annonsespot_img

Latest Articles

-annonse-spot_img