Un algoritm de învăţare profundă a permis scanărilor CT cu doză ultraredusă să diagnosticheze pneumonia cu doar 2% din radiaţiile scanărilor standard.
Inteligenţa artificială (AI) a îmbunătăţit dramatic claritatea imaginii, reducând falsurile pozitive şi facilitând detectarea nodulilor. Această inovaţie ar putea redefini orientările clinice, oferind o imagistică mai sigură pentru pacienţii tineri şi imunocompromişi.
Conform unui studiu publicat joi în Radiology: Cardiothoracic Imaging, un jurnal al Societăţii de Radiologie din America de Nord (RSNA), tomografia computerizată cu doză ultraredusă denozată poate diagnostica eficient pneumonia la pacienţii imunocompromişi utilizând doar 2% din doza de radiaţii a tomografiei computerizate standard.
„Pentru pacienţii cu un sistem imunitar slăbit, infecţiile pulmonare pot pune viaţa în pericol”, a declarat autorul principal al studiului, dr. Maximiliano Klug, radiolog în cadrul diviziei de diagnostic imagistic de la Centrul Medical Sheba din Ramat Gan, Israel, într-un comunicat.
Scanările CT sunt standardul de aur pentru detectarea pneumoniei, dar scanările repetate pot expune pacienţii la radiaţii semnificative.
În timp ce diagnosticarea precoce a infecţiilor pulmonare la pacienţii imunocompromişi este importantă, riscurile expunerii la doze cumulative de radiaţii în urma scanărilor CT frecvente reprezintă o preocupare.
Calitatea imaginii în cazul CT cu doză ultraredusă
CT cu doză foarte mică reduce expunerea la radiaţii, dar poate duce la o calitate slabă a imaginii din cauza „zgomotului” adăugat, care se manifestă ca o textură granulată în întreaga imagine. Această reducere a calităţii imaginii poate afecta precizia diagnosticului. Prin urmare, dr. Klug şi colegii săi au încercat să testeze capacităţile de eliminare a zhomotului ale unui algoritm de învăţare profundă pe scanări CT cu doză foarte mică.
Din septembrie 2020 până în decembrie 2022, 54 de pacienţi imunocompromişi cu febră au fost trimişi la divizia doctorului Klug pentru a fi supuşi la două scanări CT toracice: o scanare cu doză normală şi o scanare cu doză foarte mică. Un algoritm de învăţare profundă a fost aplicat pentru a îmbunătăţi imaginea tuturor celor 54 de scanări CT cu doză ultraredusă.
Radiologii evaluează rezultatele
Radiologii au evaluat şi documentat în mod individual constatările rezultate în urma scanărilor CT cu doză normală, CT cu doză ultraredusă şi CT cu doză ultraredusă denotată,fără să cunoască informaţiile clinice ale pacienţilor (în orb).
Algoritmul de învăţare profundă a îmbunătăţit semnificativ calitatea şi claritatea imaginii scanărilor CT cu doză ultraredusă şi a redus rezultatele fals-pozitive. Nodulii au fost, de asemenea, identificaţi mai uşor pe scanările denoizate.
O fracţiune din radiaţii, aceeaşi putere de diagnostic
Doza medie efectivă de radiaţii pentru scanările cu doză ultraredusă a fost de 2% din doza medie efectivă de radiaţii a scanărilor CT standard.
„Acest studiu deschide calea pentru o imagistică mai sigură, bazată pe inteligenţă artificială, care reduce expunerea la radiaţii, păstrând în acelaşi timp acurateţea diagnosticului”, a declarat dr. Klug.
Extinderea beneficiilor dincolo de acest studiu
Cercetătorii menţionează că tehnicile de reducere a zgomotului bazate pe învăţarea profundă (deep learning) aplicate imaginilor CT cu doză ultraredusă pot fi benefice şi altor categorii de pacienţi, precum celor tineri.
„Acest studiu pilot a identificat infecţia cu o fracţiune din doza de radiaţii”, a comentat dr. Klug. Potrivit acestuia, abordarea ar putea conduce la studii mai ample şi, în cele din urmă, ar putea remodela orientările clinice, făcând din CT cu doză ultraredusă denotată noul standard pentru pacienţii tineri imunocompromişi.
Studiile viitoare cu eşantioane mai mari vor ajuta la validarea constatărilor din acest studiu.
