Ilustracija generisana uz pomoć Bing Image Generatora

Softver kompanije, vođen veštačkom inteligencijom, koristi podatke sa 20.000 fetalnih pregleda da bi otkrio rane znake srčanih mana i pomogao lekarima da donesu odluke o porođaju.

Najnovije finansiranje je obezbeđeno od evropske kompanije rizičnog kapitala za prirodne nauke, Sofinnova Partners, koja predstavlja četvrtu investiciju iz njihovog kaceleratora medicinske tehnologije, Sofinnova MD Start III.

kompanija BrightHeart je u izjavi navela da će se investicija koristiti za razvoj tehnologije, proširenje tima i pripremu regulatornih dokumenata.

Kompanija je već počela sa pripremom za odobrenja za svoj prvi proizvod u ključnim geografskim oblastima i podnela je patentne prijave u Evropi i SAD. BrightHeart takođe završava prvu adaptaciju svog softvera.

Svetska zdravstvena organizacija (SZO) procenjuje da 240.000 novorođenčadi umire širom sveta svake godine zbog urođenih poremećaja, uključujući srčane mane, sa još 170.000 smrtnih slučajeva kod dece uzrasta od jednog meseca do pet godina.

Cecile Dupont, glavni izvršni direktor BrightHeart-a, rekla je da tehnologija ima potencijal da revolucioniše skrining za urođene srčane mane i omogući rane intervencije kako bi se poboljšale šanse deteta za preživljavanje. „Prenatalna dijagnoza fetalnih srčanih mana može značajno poboljšati ishode novorođenčeta, ali u praksi se otkrije samo 30% srčanih mana“, rekla je Dupont.

U martu ove godine Sofinnova je pokrenula svoju strategiju digitalne medicine kako bi podržala novoosnovane kompanije koje razvijaju inovacije koje se bave sistemskim izazovima u zdravstvu.

Izvor: Medical Device Network

Podaci pokazuju da bi 3D skeniranje očiju koje se široko koristi u oftalmologiji i optometriji moglo pomoći da se identifikuju ljudi sa visokim rizikom od razvoja Parkinsonove bolesti, čak do sedam godina pre nego što imaju simptome.

Ovo otkriće je doprinelo sve većem broju dokaza da bi korišćenje podataka skeniranja oka moglo pomoći u otkrivanju neurodegenerativnih bolesti i pratilo je nedavne studije koje sugerišu da bi tehnika mogla pomoći u identifikaciji ranih znakova Alchajmerove bolesti, multiple skleroze i šizofrenije.

Ovo novo polje istraživanja, poznato kao „okulomika“, takođe se istražuje kao sredstvo za identifikaciju osoba sa sklonošću ka kardiovaskularnim bolestima ili dijabetesu.

Lekari su dugo smatrali da su oči prozor ka širem zdravlju, sa vizuelnim promenama, žutim očima ili ispupčenim očnim jabučicama koje potencijalno ukazuju na stanja kao što su dijabetes, oštećenje jetre ili bolesti štitne žlezde.

U novije vreme, vrsta 3D skeniranja poznata kao optička koherentna tomografija (OCT) koja koristi svetlosne talase za snimanje poprečnih slika mrežnjače – oblasti nervnog tkiva na zadnjem delu oka koje oseća svetlost i šalje signale u mozak – široko je uveden u praksu kako bi pomogao u identifikaciji očnih bolesti kao što su glaukom i degeneracija makule povezane sa starošću.

Sa pojavom „big data“ nauke, veštačke inteligencije (AI) i napretka u snimanju mrežnjače, naučnici sada istražuju da li se proučavanjem ovog tkiva mogu otkriti i druga stanja.

Pearse Keane, profesor veštačke medicinske inteligencije na Univerzitetskom koledžu u Londonu i očnoj bolnici Moorfields, rekao je: „Oko je jedini deo tela gde možete direktno da vizuelizujete mikrovaskularnu cirkulaciju [protok krvi kroz najsitnije sudove]. Ako imate promene u krvnom ili kardiovaskularnom sistemu, te promene se mogu manifestovati u krvnoim sudovima mrežnjače.

„Retina je takođe deo vašeg centralnog nervnog sistema; kada se formira u embrionu, izlazi iz nervnog tkiva koje se razvija. Fraza koju ljudi koriste je mrežnjača je pristupačan deo mozga. To je jedini deo mozga koji možete direktno da vizualizujete bez otvaranja lobanje.“

U trenutnoj studiji, koristili su veštačku inteligenciju da uporede podatke OCT skeniranja očiju od 700 pacijenata koji su razvili Parkinsonovu bolest sa više od sto hiljada pacijenata koji nisu. Ovo je otkrilo razlike u debljini unutrašnjeg sloja ćelija retine, za koje se činilo da su povezane sa razvojem Parkinsonove bolesti.

Izvor: The Guardian

Tim je razvio i validirao dijagnostičku metodu koja može istovremeno da identifikuje i razlikuje 18 infektivnih ili inflamatornih bolesti, uključujući tuberkulozu, streptokok grupe B i RSV.

Sa jednim uzorkom krvi, test bi mogao pomoći kliničarima da identifikuju osnovni uzrok povišene temperature i da leče dete na osnovu njega.

Ovaj test može dati rezultate za manje od 60 minuta. Postojeći testovi za određena stanja ZAHTEVAJU nekoliko sati, dana ili čak nedelja.

Profesor Majkl Levin, koji je radio na ovom testu, kaže: „Uprkos ogromnim koracima napred u medicinskoj tehnologiji kada se dete dovede u bolnicu sa temperaturom, naš početni pristup je zasnovan na utisku lekarao mogućim uzrocima bolesti deteta.”

U najnovijoj studiji, istraživači su istraživali metod usredsređen na identifikaciju obrasca ekspresije gena u krvi pacijenta koji nastaje kao odgovor na određene infekcije i zapaljenske situacije. Koristeći podatke hiljada pacijenata, uključujući više od 1.000 dece sa 18 različitih infektivnih ili inflamatornih bolesti, tim je uspeo da identifikuje specifične gene koji su bili uključeni ili isključeni kao odgovor na razne bolesti.

Nakon toga je primenjeno mašinsko učenje da bi se prepoznali obrasci u ekspresiji gena koji su u korelaciji sa određenim područjima bolesti i patogenima. Ovaj proces je bio usredsređen na grupu od 161 gena povezanih sa 18 različitih stanja.

Funkcionalni test trenutno nije dostupan za kliničku primenu, jer bi njihovom panelu za transkript RNK bila potrebna dodatna adaptacija, testiranje i prevođenje u uređaj koji je lako upotrebljiv pre odobrenja regulatora.

Izvor: Medical Device Network