Рентген нового поколения. ИИ научили диагностировать болезни сердца по одному лишь снимку

Фото: New Atlas

Группа исследователей использовала передовую методику искусственного интеллекта (ИИ), называемую глубоким обучением, чтобы превратить обычный медицинский рентген груди в нечто необычное, помогая ему диагностировать сердечные заболевания с повышенной точностью. Этот метод может сделать оценку состояния сердца более быстрой и точной, чем когда-либо прежде, пишет New Atlas.

Итак, в чем же проблема нынешних подходов в диагностике заболеваний? Рентгенография грудной клетки — обычное и простое дело, и ее часто используют для выявления заболеваний легких и сердца. Но проблема в том, что она показывает лишь статичное изображение и ничего не говорит о том, насколько хорошо работает сердце. Чтобы понять это, врачи обычно прибегают к тесту, называемому эхокардиограммой, который часто сокращают до "ЭХО".

Эхокардиограмма проверяет, насколько эффективно работает сердце и нет ли проблем с клапанами в камерах сердца. Чтобы сердце эффективно перекачивало кровь, эти клапаны должны работать идеально. Любая неисправность может привести к перегрузке сердца, к таким серьезным заболеваниям, как сердечная недостаточность или даже к внезапной смерти. Но здесь возникает еще одна загвоздка — эхокардиографию не может сделать любой медицинский работник, для этого нужен специалист.

Для решения этой проблемы ученые решили использовать другой подход. Они обучили модель искусственного интеллекта с глубоким обучением, которая имитирует работу нашего мозга, использовать рентгеновские снимки грудной клетки для детальной диагностики сердца. ИИ с глубоким обучением способен распознавать сложные закономерности в изображениях, звуках и других типах данных и давать проницательные прогнозы.

Для обучения этого ИИ команда использовала массивный набор данных, включающий 22 551 рентгеновский снимок грудной клетки, связанный с таким же количеством эхокардиограмм почти 17 000 пациентов из четырех медицинских учреждений, собранных в период с 2013 по 2021 год. Идея заключалась в том, чтобы позволить ИИ изучить связи между этими двумя типами данных, снизив вероятность предвзятости в этом процессе.

Эта новая методика оказалась на редкость эффективной. ИИ смог точно определить шесть типов вальвулярных заболеваний сердца. Для оценки эффективности его работы исследователи использовали систему оценок, называемую "площадь под кривой", которая оценивается от 0 до 1, где 1 является наилучшим показателем. ИИ набрал от 0,83 до 0,92 балла, что является весьма впечатляющим результатом.

Дайю Уэда, ведущий автор исследования, говорит, что данное исследование имеет большой потенциал. Оно может не только повысить эффективность диагностики, но и помочь в тех случаях, когда специалисты не всегда доступны. Это может оказаться жизненно важным в экстренных ситуациях в ночное время или для пациентов, которым сложно пройти эхокардиографию. Если разработка получит зеленый свет и на помощь врачам придет ИИ, то скромный рентгеновский снимок грудной клетки может стать тем самым медицинским супергероем, спасающим миллионы людей в момент, когда дорога каждая секунда.

Ирина Скиба / Skibair
Журналист ATinform