fungalAi for Fungal Surveillance & Antifungal Stewardship (fungalAi)

Invazivní plísňová onemocnění (IFD) jsou vzácné infekce, které způsobují život ohrožující zápal plic u pacientů s oslabeným imunitním systémem, obvykle v důsledku chemoterapie a transplantace rakoviny. Spóry plísní se nacházejí ve vzduchu, vodě a půdě, takže expozice u zranitelných pacientů je nevyhnutelná. Ve vyspělých zemích jsou plísně jako Aspergillus nejnáročnějším typem IFD pro diagnostiku a léčbu. Tyto infekce se obvykle projevují jako kultivačně negativní plísňová pneumonie a představují přibližně 300 000 z 1,9 milionu případů IFD na celém světě, ale odhady nejsou přesné kvůli absenci systémů sledování v nemocnicích, kde se tyto infekce léčí. Nemocnice utrácejí miliony za antimykotika, ale nevědí o postižených pacientech, účinnost jejich preventivního úsilí a propuknutí nemocničních nákaz mohou zůstat bez povšimnutí, protože nedochází k dohledu, auditu a zpětné vazbě na plísňové infekce.

Optimalizace výsledků pacientů prostřednictvím včasné diagnostiky a vhodného předepisování antimykotik je cílem programů antimykotického dozoru. Antifungální dozor má pro nemocnice na celém světě rostoucí význam, protože antifungálních léků je málo, jejich použití je drahé a jsou spojeny s významnými vedlejšími účinky a lékovými interakcemi. Dohled, audit a zpětná vazba jsou základními kameny antimykotických programů, které zajišťují, že péče o pacienty splňuje vysoké standardy. V současné době však nemocnice nemají mechanismy k detekci vzácných událostí, jako jsou plísňové infekce, protože se obvykle projevuje jako zápal plic pohřbený mezi stovkami zobrazovacích skenů.

"fungalAi™" (fungalAi.com) je technologie založená na umělé inteligenci (Ai), která využívá existující data v nemocnicích k umožnění sledování plísňových infekcí v reálném čase a pomáhá radiologům při interpretaci diagnostického zobrazování. fungalAi to dělá přes:

1. Zpracování přirozeného jazyka, výpočetní metoda porozumění lidské řeči.
2. Analýza obrazu diagnostického zobrazování založená na hlubokém učení a
3. Expertní systém, který integruje klinická data.

Jaký to bude mít dopad?

Tento projekt poskytne nemocnicím mechanismy pro provádění sledování a auditu plísňových infekcí u pacientů s rakovinou krve v reálném čase prostřednictvím inovativního použití Ai. Posílení antimykotického dozoru prostřednictvím sledování plísňových onemocnění v reálném čase zlepší péči o pacienty tím, že odhalí mezery v praxi, nové skupiny pacientů ohrožené plísňovými infekcemi a omezí nevhodné předepisování antimykotických léků prostřednictvím včasného auditu a zpětné vazby. Dopad tohoto projektu bude:

1. Zlepšená diagnostika a rozpoznávání plísňových infekcí.
2. Posílená prevence.
3. Vhodnější použití antifungálních léků.

FungalAi je škálovatelná technologie, která bude ověřena proti aktivnímu manuálnímu sledování plísňových infekcí v multicentrické australské klinické studii. Inkluzivní přístup fungalAi znamená, že má hodnotu pro mnoho zranitelných pacientů, včetně zanedbávaných skupin, jako jsou děti, které jsou zahrnuty do tohoto projektu. FungalAi je vyladěn pro detekci plísňové pneumonie způsobené plísněmi, protože tyto infekce jsou diagnosticky náročnější než jiné typy plísňových infekcí. Výsledkem je, že fungalAi využívá zobrazování hrudníku počítačovou tomografií, protože jde o kritický diagnostický test, který je široce dostupný a provádí se častěji než invazivní testy, jako je výplach plic nebo biopsie. Zpracování přirozeného jazyka houbami tedy může vynechat velmi vzácné projevy, jako jsou mozkové infekce. Přesto je automatizace detekce plísňového zápalu plic a zlepšení rozpoznávání vzácného onemocnění radiologem pomocí sebezdokonalujícího se systému založeného na neuronových sítích důležitým krokem ke zlepšení podpůrné péče o pacienty s rakovinou. Zlepšení výsledků u rakoviny není jen o nalezení léku. Snížení dopadu infekčních hrozeb, jako jsou plísňová onemocnění, je stejně důležité a toho lze nyní dosáhnout integrací umělé inteligence do péče o pacienty.