חוקר אוניברסיטת מדינת קנזאו, חן ג'או, זכה בפרס שיפור המחקר המוסדי של איגוד הלב האמריקני (AIREA) על מחקריו הייחודיים בנושא תחזית זרימת דם לא פולשנית באבחון מחלות לב וכלי דם.
פרס 194,032 דולר יאפשר ל- ZHAO להמשיך בפיתוח טכנולוגיה שמטרתה להעריך את שמורת הזרימה השברירית (FFR), מדידה המשמשת לאבחון מחלות עורקים כליליות (CAD). על פי המרכז לבקרת מחלות ומניעת מחלות, CAD הוא גורם המוות המוביל בארצות הברית, עם 375,000 עד 400,000 אנשים שנוספים ממנה בשנה.
שיטות מדידה מסורתיות-FFR מסורתיות הן פולשניות, גוזלות זמן ויקרות, או מסתמכות על שיטות מבוססות דינמיקה של נוזלים חישוביים, שלעתים קרובות נמשכים שעות להשיג תוצאות. המחקר של ג'או נועד לבנות שיטה לא פולשנית להערכת FFR תוך הפחתת זמן ההערכה לשניות בלבד, מה שהופך את האבחנות למהירות ופחות מסוכנות עבור חולים.
הטכנולוגיה Zhao מפתחת שימוש בסריקות אנגיוגרפיה טומוגרפית מחושבת כלילית (CCTA) למדידת FFR. באופן מסורתי, רופאים מודדים FFR על ידי הכנסת חוט לעורק כדי להעריך את הבדלי הלחץ לפני ואחרי סתימה. עם זאת, שיטה זו נושאת סיכונים מסוימים ויכולה לגרום לאי נוחות משמעותית עבור החולים.
מחקר זה לא נוגע רק לשיפור האבחנה; מדובר על שינוי זרימת העבודה כולה באבחון מחלות לב וכלי דם. על ידי קיצור הזמן שלוקח לחזות לחץ דם וזרימת דם ולהמיר את הטכניקה הפולשנית לטכניקה לא פולשנית, אנו יכולים לספק תוצאות בזמן אמת לרופאים, ולאפשר להם לקבל החלטות מהירות יותר. זה עלול להציל חיים. "
חן ג'או, עוזר פרופסור למדעי המחשב, המכללה להנדסת מחשוב ותוכנה, אוניברסיטת קנסאו
CCSE דין סומנט ינדורי מחא כפיים לג'או על המחקר פורץ הדרך והדחף שלו לעזור לאחרים.
"המחקר של ד"ר ג'או הוא דוגמא עיקרית לעבודה הטרנספורמטיבית המתרחשת במכללה להנדסת מחשוב והנדסת תוכנה", אמר ינדורי. "תרומותיו מגששות את הפער בין מדעי המחשב לבריאות, ומציגות את ההשפעה של הגישה הבינתחומית שלנו."
המסע של ג'או למחקר לב החל במהלך לימודי הדוקטורט שלו, שם החל לעבוד לראשונה עם טכניקות הדמיה קרדיווסקולריות. במהלך תקופה זו הוא הוקסם מהפוטנציאל לשלב מדעי המחשב עם הדמיה רפואית לשיפור תהליכי האבחון.
הרעיון להשתמש ב- CCTA כדי לחזות את FFR הגיע מרצונו לחסל את הסיכונים הקשורים לשיטות פולשניות מסורתיות. בעוד שבדרך כלל משתמשים בסריקות CCTA כדי לתפוס תמונות של עורקים כליליים, חישוב FFR מתמונות אלה בשיטות דינמיקות זרימה חישוביות מסורתיות לוקח הרבה זמן ומאמץ. ג'או ראה את הפוטנציאל ללמידה עמוקה ורשת עצבית המודעת לפיזיקה כדי לחולל מהפכה בתהליך זה.
החזון של ג'או משתרע הרבה מעבר למחקרו הנוכחי. הוא מקווה לדחוף את הגבולות של מה ש- AI יכול להשיג באבחון רפואי. על ידי זיקוק הטכנולוגיה שלו, הוא שואף לא רק לשפר את אבחנות מחלות הלב, אלא גם להרחיב את עבודתו לתחומי רפואה אחרים.
"אנחנו פשוט מגרדים את פני השטח עם מה שאנחנו יכולים לעשות בהדמיה רפואית," אמר ג'או. "אני מקווה שמחקר זה יכול להוביל לפריצות דרך גם בתחומים אחרים. המטרה הסופית היא לשפר את תוצאות המטופלים ואת איכות החיים בקנה מידה עולמי."
