ADOPTER: Forbedring av diagnose av pulmonal hypertensjon med kunstig intelligens og ekko (ADOPT)

Pulmonal hypertensjon (PH) er en tilstand forårsaket av høyt blodtrykk i blodårene som fører blod til lungene. Det kan forårsake alvorlig åndenød og svikt i høyre side av hjertet. Dessverre er det ofte dødelig, og forventet levealder varierer fra måneder til år. For noen undertyper av PH finnes det effektive behandlinger som kan forbedre forventet levealder og livskvalitet. Nøyaktige verktøy for vurdering av PH er derfor essensielt slik at livreddende medisiner kan startes tidligere.

I eksisterende diagnostiske veier blir bevis for mistanke om PH ofte oversett, noe som forsinker tiden til diagnose betydelig. Ekkokardiografi (ekko) er en rask, sikker og godt tolerert test som etterspørres for å undersøke pustepustede pasienter, og som kan gi nyttig informasjon om mistanke om PH. Men utenfor spesialiserte PH-sentre kan det hende at leger ikke rutinemessig ser etter og kommenterer tilstedeværelsen av ledetråder til mulig PH.

Etterforskerne tror at bruk av kunstig intelligens (AI)-teknikker for å lese ekko kan gjøre tolkningen deres raskere og mer pålitelig. Det kan også være subtile ledetråder til tilstedeværelsen eller alvorlighetsgraden av PH på ekko, mindre gjenkjennelig for det menneskelige øyet, som AI kan identifisere.

I denne studien vil etterforskerne samle inn ekkobilder fra 5 spesialiserte PH-sykehus over hele Storbritannia, som alle er anonymisert (pasientens navn og personlige detaljer fjernet). Disse vil alle være historiske skanninger (dvs. allerede har funnet sted) og vil bli gruppert i de med PH tilstede (inkludert PH-undertype) eller fraværende. Disse anonymiserte ekkobildene vil bli brukt til å utvikle og trene et AI-verktøy for å identifisere skanninger der PH er tilstede, inkludert hvilken spesifikk type PH som kan være til stede. Det utviklede AI-verktøyet vil deretter bli testet på en egen gruppe skanninger (ikke brukt i treningsstadiet) for å validere ytelsen.