ИИ научился предсказывать сбои в работе сердца с точностью до 73%

Достижения современной медицины позволяют предположить возможный исход для пациентов с болезнями сердца, но это очень долгий и трудоемкий процесс — врачи вынуждены анализировать сканы МРТ, анализы крови и другие данные без помощи компьютеров, полагаясь на свои знания и опыт. На помощь докторам пришли ученые из Имперского колледжа Лондона, которые научили искусственный интеллект предсказывать риск смерти у людей с серьезными сердечно-сосудистыми заболеваниями быстрее и точнее, чем другие существующие инструменты прогнозирования.

Новое программное обеспечение создает виртуальные 3D-сердца для каждого пациента, которые повторяют каждое сокращение органа. Искусственный интеллект способен быстро определить, какие функции сердца указывают на сердечную недостаточность и смерть, используя данные магнитно-резонансной томографии (МРТ) вместе с информацией об анализах крови.

Пример моделирования для пациента с идиопатической легочной гипертензией

Ученые проверили работу технологии на больных с легочной гипертензией – состоянием, которое приводит к сердечной недостаточности, если не лечить ее должным образом. Чтобы назначить лечение, врачам необходимо предсказать, попадают ли пациенты в высокую или низкую группу риска, однако сделать это с исключительной точностью современные методы не позволяют.

Легочная гипертензия характеризуется высоким давлением в кровеносных сосудах, снабжающих сердце кислородом – легочных артериях, вене или капиллярах. В результате происходит нагрузка на правую сторону сердца, что с течением времени приводит к прогрессирующим повреждениям. Если пациент не обратится к врачу вовремя, он рискует прожить оставшуюся жизнь с сердечной недостаточностью. У больного легочной гипертензией можно наблюдать одышку, повышенную утомляемость, стенокардию, обмороки, кашель и другие симптомы.

Для лечения этого заболевания в современной медицине используются препараты, позволяющие крови свободнее продвигаться через легкие, что помогает пациентам в группе риска прожить дольше. В некоторых случаях вводят инъекции прямо в кровеносные сосуды, а в особо тяжелых ситуациях проводят пересадку легких.

До сих пор рентгенологи полагались на трудоемкие измерения функций сердца вручную, чтобы выявить больных с самым высоким риском ухудшения состояния. По мнению доктора Деклана О’Регана (Declan O’Regan), ведущего автора исследования, у них впервые получилось научить компьютер интерпретировать сканы сердца, чтобы точно определить, как долго пациенты смогут жить. Искусственный интеллект может изменить способы лечения пациентов с заболеваниями сердца.

Используя данные 256 пациентов, программное обеспечение проанализировало движущиеся изображения МРТ сердца каждого пациента и измерило движение 30000 различных точек в структуре органа во время каждого удара сердца. Затем полученные данные объединили с медицинскими записями о здоровье пациентов, которые велись на протяжении восьми лет. Программа создала виртуальное 3D-сердце каждого человека и автоматически распознала, какие функции были самыми ранними предвестниками сердечной недостаточности и смерти.

В конце наблюдения, которое продолжалось около четырех лет, 36% пациентов (93 из 256) умерли, а одному из них провели операцию по трансплантации легких. Компьютер правильно определил тех, кто проживет больше года, в 73% случаев. При том, что точность предсказаний врачей в данной ситуации составила 60%.

Исследователи уверены, что технология может быть в дальнейшем использована для пациентов и с другими типами сердечно-сосудистых заболеваний. Искусственный интеллект уже помогает исследованиям в области рака и заболеваний мозга, но анализ движущихся изображений сердца – более сложная операция.

Соавтор исследования, доктор Тим Доус (Tim Dawes), который вместе со своей командой разработал алгоритм обучения, сказал: «Компьютер выполняет анализ за считанные секунды и одновременно интерпретирует данные из изображений, анализов крови и других исследований без какого-либо вмешательства человека. Это может помочь врачам правильно диагностировать нарушения и своевременно назначить соответствующее лечение или изменить текущее».

Ученые планируют проверить программное обеспечение на данных пациентов из других больниц, чтобы решить, есть ли необходимость в его широком распространении среди врачей. Исследователи также хотят использовать эту технологию для прогнозов при других формах сердечной недостаточности, например, кардиомиопатии, чтобы определить, нуждается ли пациент в кардиостимуляторе или других формах лечения.

Конечная цель заключается в разработке программного обеспечения, способного делать прогнозы не только о выживании, но и о том, какой тип лечения больше подойдет для конкретного пациента.

Научная работа опубликована в журнале Radiology
DOI: radiol.2016161315