Петербургские врачи научили искусственный интеллект предсказывать инфаркты

Чем раньше удастся определить риск развития заболеваний сердца и сосудов, тем более успешным и эффективным окажется лечение. Существует несколько методов контроля — ЭКГ, суточный монитор, коронарография, но у каждого из них есть свои недостатки. Кардиограмма не всегда даст полную картину, эффективность суточного монитора по распознаванию рисков развития осложнений только 87 процентов, коронарная ангиография — довольно затратный по ресурсам метод, который требует условий стационара.

- Несмотря на значительные достижения в диагностике и лечении, до сих пор самая частая причина смертности в Европе — это сердечно-сосудистые заболевания, — констатируют в СПбГУ. — Преломить эту ситуацию может ранняя точная диагностика и оценка прогноза.

В Университете разработали собственный метод определения рисков развития осложнений у пациентов с болезнями сердца. Для этого провели обучение нейронной сети. Чтобы подготовить искусственный интеллект к анализу случаев реальных пациентов, врачи использовали сопоставление результатов коронарной ангиографии, процедуры, которая считается золотым стандартом в диагностике состояния сосудов сердца и данных электрокардиограммы.

- Искусственный интеллект изучил значимые для диагностики параметры более 100 пациентов в возрасте от 31 года до 89 лет, — рассказали «Доктору Питеру» в СПбГУ.

• Нейросеть научилась классифицировать коронарные артерии;

• выявлять поражения сосудов;

• прогнозировать возникновение ишемической болезни — нарушения кровоснабжения сердечной мышцы.

После загрузки данных сеть врачи с помощью искусственного интеллекта проанализировали информацию о 130 реальных пациентах из тестовой группы.

В базу вносили:

• возраст,

• пол,

• диагноз,

• особенности патологии,

• наличие или отсутствие сопутствующих заболеваний,

• отягощенную наследственность,

• вредные привычки,

• результаты электрокардиограмм.

- Искусственный интеллект изучил данные и определил, кто из пациентов столкнется с поражениями основных коронарных артерий и ишемической болезнью сердца, — поделились результатами в СПбГУ.

Также этим пациентам выполнили компьютерную коронароангиографию, когда в артерии вводится рентгенконтрастное вещество, суточный мониторнинг ЭКГ и стресс-тест на беговой дорожке, который оценивает работу сердца во время физической активности.

- В итоге, нейросеть справилась с задачей лучше, чем традиционные методы диагностики. Искусственный интеллект смог выявить ишемию миокарда с точностью в 93 процента, суточный мониторинг делает это только в 87 процентах случаев, — объяснили в Университете.

Идея обучить и использовать нейросеть в диагностике принадлежит профессору, заведующему кафедрой госпитальной терапии СПбГУ, главному врачу клиник «СОГАЗ МЕДИЦИНА» Андрею Обрезану и врачу-кардиологу центра «Согаз» Тимуру Абдуалимову.

- В лечении сердечно-сосудистых заболеваний долгосрочное прогнозирование играет важную роль, — рассказал Андрей Обрезан. — Результаты наших тестов доказали высокий потенциал практического применения методов машинного обучения в клинической практике.

Работы надо обучением нейросети продолжаются.