การปรับปรุงการพยากรณ์โรคกล้ามเนื้อหัวใจขาดเลือดด้วยปัญญาประดิษฐ์: การศึกษาเกี่ยวกับการถ่ายภาพหัวใจทางเวชศาสตร์นิวเคลียร์

บทคัดย่อ

ภูมิหลัง: ในการตรวจหาความผิดปกติของกล้ามเนื้อหัวใจด้วยการตรวจทางเวชศาสตร์นิวเคลียร์ได้รับความนิยมเนื่องจากเป็นการตรวจที่ไม่คุกคาม แต่ก็ยังต้องมีการอิงกับการตรวจสวนหัวใจซึ่งเป็นการตรวจที่คุกคามอยู่ อย่างไรก็ตาม การตรวจทางเวชศาสตร์นิวเคลียร์ยังมีการใช้โปรแกรมสำเร็จรูปและเครื่องมือที่หลากหลายการศึกษาความเป็นไปได้ในการนำปัญญาประดิษฐ์มาช่วยในการวินิจฉัยโรคกล้ามเนื้อหัวใจขาดเลือดด้วยการถ่ายภาพทางเวชศาสตร์นิวเคลียร์ จะช่วยแพทย์เวชศาสตร์นิวเคลียร์ในการแปลผลภาพถ่ายหัวใจทางเวชศาสตร์นิวเคลียร์ให้ถูกต้องแม่นยำและช่วยลดการตรวจสวนหัวใจที่ไม่จำเป็น วัตถุประสงค์: 1. เพื่อหาความสัมพันธ์ของการแปลผลภาพถ่ายหัวใจทางเวชศาสตร์นิวเคลียร์ โดยแพทย์เวชศาสตร์นิวเคลียร์กับผลการพยากรณ์ด้วยปัญญาประดิษฐ์ 2.เพื่อเปรียบเทียบความแม่นยำที่ได้จากผลการพยากรณ์ด้วยปัญญาประดิษฐ์ที่ได้จากเครื่องมือและโปรแกรมสำเร็จรูปที่ต่างจากโปรแกรมสำเร็จรูปที่นำไปพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ 3. เพื่อศึกษาค่าเชิงปริมาณที่ได้จากโปรแกรมสำเร็จรูปที่ต่างจากโปรแกรมสำเร็จรูปที่นำไปพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ วิธีการ: เก็บข้อมูลย้อนหลังจากผู้ป่วยที่มาตรวจหัวใจทางเวชศาสตร์นิวเคลียร์ร่วมกับได้รับการสวนหัวใจ จำนวน501 ราย พยากรณ์ด้วยปัญญาประดิษฐ์เพื่อหาความสอดคล้องกับผลอ่านของแพทย์เวชศาสตร์นิวเคลียร์จากนั้นศึกษาค่าเชิงปริมาณจากโปรแกรม Corridor4D และ QGSQPS เทียบกับโปรแกรม4DMSPECT ซึ่งเป็นโปรแกรมที่นำไปพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ และศึกษาความไว (sensitivity) และความจำเพาะ (specificity) จากผลการพยากรณ์ด้วยปัญญาประดิษฐ์ที่ได้จากเครื่องถ่ายภาพอวัยวะภายในสามมิติด้วยรังสีแกมม่าพร้อมเครื่องเอกซเรย์คอมพิวเตอร์(สเปคซีที) รุ่น 870DR ร่วมกับโปรแกรม QGSQPS เทียบกับเครื่องถ่ายภาพอวัยวะภายในสามมิติด้วยรังสีแกมม่า (สเปค) รุ่น Infiniaร่วมกับโปรแกรม 4DMSPECT ซึ่งเป็นเครื่องและโปรแกรมสำเร็จรูปที่นำไปพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ ผล: การแปลผลโดยแพทย์เวชศาสตร์นิวเคลียร์กับผลการพยากรณ์ด้วยปัญญาประดิษฐ์มีความสอดคล้องกันน้อย (r = -0.006) ค่าเชิงปริมาณระหว่างโปรแกรม 4DMSPECTกับ Corridor4D มีความสัมพันธ์ที่หลากหลาย (ค่า r = 0.39-0.96)เช่นเดียวกับความสัมพันธ์ระหว่าง Corridor 4D กับ QGSQPS ซึ่งมีความสอดคล้องอยู่ในช่วงกว้าง (r = 0.26-0.89) ความไวและความจำเพาะของปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้ร่วมกับเครื่องสเปค รุ่น Infinia และประมวลผลข้อมูลด้วยโปรแกรม 4DMSPECT มีค่าร้อยละ 49.0 และร้อยละ 63.1 ขณะที่ปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้ร่วมกับเครื่องสเปคซีทีรุ่น 870DR และประมวลผลข้อมูลด้วยโปรแกรม QGSQPS มีค่าร้อยละ75.6 และร้อยละ 35.3 ตามลำดับ สรุป: ปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาขึ้นยังมีความแม่นยำไม่สูงเพียงพอ อีกทั้งโปรแกรมสำเร็จรูปที่ต่างชนิดกันมีความสอดคล้องอยู่ในช่วงกว้าง จึงยังไม่สามารถนำมาใช้ในทางคลินิกได้ ทางทีมวิจัยจึงอยู่ระหว่างการพัฒนาปรับปรุงปัญญาประดิษฐ์ให้มีความแม่นยำเพิ่มมากขึ้นเพื่อให้เกิดการใช้ประโยชน์ทางคลินิกกับผู้ป่วยต่อไปในอนาคต