Революционный инструмент ИИ обнаруживает клапанную болезнь сердца с чувствительностью 93%

В рамках прорывного исследования исследователи из Технологического института Стивенса представили новый диагностический инструмент на базе ИИ, способный с поразительной точностью обнаруживать и классифицировать клапанную болезнь сердца (VHD). 

Эта инновационная технология обещает заполнить пробел в раннем обнаружении и лечении VHD — состояния, которое часто упускается из виду при стандартных осмотрах с помощью стетоскопа. Результаты этого исследования, опубликованные на обложке сентябрьского выпуска 2023 года журнала IEEE Transactions on Biomedical Engineering, показывают, что этот инструмент ИИ может обнаруживать VHD с впечатляющей чувствительностью 93% и специфичностью 98%.

Проблема обнаружения клапанной болезни сердца

Клапанная болезнь сердца характеризуется аномалиями клапанов сердца, которые могут привести к ряду сердечных проблем. Традиционные методы диагностики полагаются на острые слуховые навыки медицинских работников, использующих стетоскопы для обнаружения характерных звуков, издаваемых клапанами сердца. Однако человеческое тело — это шумная среда, и среди какофонии звуков, таких как бурление крови, урчание в животе и свист дыхания, врачам слишком легко пропустить тонкие признаки клапанных расстройств.

Негар Эбади, главный исследователь проекта и доцент кафедры электротехники и компьютерных инженерных наук, прокомментировала эту проблему, заявив: «Большинство случаев VHD пропускаются из-за человеческой ошибки — поэтому мы привлекли ИИ, чтобы помочь человеку».

Прорыв в диагностике с помощью ИИ

Исследовательская группа Технологического института Стивенса представила инновационный подход к диагностике VHD. Используя контактный микрофон, который напрямую захватывает звуковые вибрации от груди пациента, они записали 10-секундные аудиосэмплы. 

Эти записи затем обрабатывались через модель ИИ, адаптированную из алгоритмов обработки речи, обычно используемых для изоляции голосов в шумных средах. В данном случае, вместо голосов, ИИ был обучен идентифицировать аудиосигнатуры конкретных типов сердечных заболеваний.

Араш Шокухман, ведущий автор статьи, объяснил: «Разница заключается в том, что вместо обнаружения отдельных голосов мы обнаруживаем аудиосигнатуры конкретных видов сердечных заболеваний». Этот новаторский подход позволяет нейронной сети быстро идентифицировать пять различных клапанных заболеваний по одному аудиосэмплу, даже если у одного пациента присутствуют несколько заболеваний одновременно.

Отличие этого инструмента диагностики на базе ИИ заключается в его способности обнаруживать несколько заболеваний одновременно. Шокухман подчеркнул эту инновацию, заявив: «Мы не просто показываем, что есть клапанная проблема — мы способны выявить совокупность проблем, от которых страдает пациент». Это знаменует собой значительный прогресс по сравнению с предыдущими методами диагностики на базе ИИ, которые часто были менее точными и имели ограниченный охват.

Более того, исследователи упростили процесс, используя акселерометры, что устраняет необходимость в сложном и громоздком оборудовании. Этот подход не только повышает точность, но и открывает двери для дальнейших улучшений.

Перспективы и расширение

Текущая цель исследовательской группы — собрать больше данных для разработки системы, способной классифицировать заболевания по степени тяжести. Это означает переход от простого выявления наличия клапанного расстройства к присвоению градации, указывающей на степень прогрессирования заболевания. Такая детализированная диагностика может революционизировать уход за пациентами, направляя индивидуальные стратегии лечения.

За пределами VHD команда видит возможность расширения своего метода диагностики на базе ИИ для обнаружения других заболеваний сердечно-сосудистой системы, что еще больше повысит его полезность в здравоохранении. В конечном итоге их цель — внедрить эту передовую технологию в кабинеты врачей по всей стране, обеспечивая, чтобы меньше сердечных расстройств оставались недиагностированными.

В сфере здравоохранения, омраченной пропущенными диагнозами и задержками в лечении, появление этого диагностического инструмента на базе ИИ представляет собой значительный сдвиг парадигмы. Благодаря своей исключительной точности и потенциалу для дальнейшего развития, он имеет потенциал трансформировать способ обнаружения и управления сердечно-сосудистыми заболеваниями.