Инструменты ИИ показывают перспективу в обнаружении клапанной болезни сердца

Искусственный интеллект (ИИ) делает значительные успехи в области здравоохранения, две основополагающие исследования которых будут представлены на научных сессиях Американской кардиологической ассоциации 2023 года. Эти исследования демонстрируют потенциал ИИ в обнаружении клапанной болезни сердца и прогнозировании риска сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ). Под руководством видных исследователей эти исследования предлагают многообещающие результаты, которые могут революционизировать способ диагностики и управления сердечно-сосудистыми заболеваниями.

Пионерское исследование, проведенное в трех клиниках первичной медико-санитарной помощи в Соединенных Штатах, продемонстрировало силу ИИ в выявлении недиагностированной клапанной болезни сердца. Традиционные методы обнаружения проблем с клапанами сердца часто полагаются на навыки медицинских работников, использующих стандартные стетоскопы. Однако это исследование было направлено на сравнение эффективности человеческих клиницистов с эффективностью программы ИИ, использующей звуковые данные от цифрового стетоскопа.

Исследование: Ключевые выводы

В исследовании приняли участие 369 взрослых в возрасте 50 лет и старше, без предыдущего диагноза клапанной болезни сердца. Как человеческие клиницисты, так и цифровые стетоскопы на основе ИИ обследовали участников.

Ни один из медицинских работников не знал о результатах ИИ или результатах эхокардиографии, что обеспечило слепое исследование.

Метод ИИ с использованием цифрового стетоскопа выявил впечатляющие 94,1% случаев клапанной болезни сердца, по сравнению с лишь 41,2%, обнаруженными врачами-клиницистами со стандартными стетоскопами. ИИ выявил 22 ранее недиагностированных случая клапанной болезни сердца умеренной степени тяжести или выше, тогда как врачи-клиницисты выявили лишь 8 случаев.

Д-р Моше Рансье, старший медицинский директор Mass General Brigham Community Physicians в Лоренсе, штат Массачусетс, подчеркнул значимость результатов этого исследования. Он отметил, что недиагностированная или поздно диагностированная клапанная болезнь сердца может иметь серьезные последствия и создавать значительную нагрузку на систему здравоохранения. Цифровой стетоскоп с поддержкой ИИ предлагает более эффективный и действенный инструмент скрининга клапанной болезни сердца, что потенциально может привести к более ранней диагностике и улучшению результатов лечения пациентов.

Ограничения исследования и направления будущих исследований

Хотя исследование продемонстрировало высокую чувствительность метода ИИ при выявлении болезни клапанов сердца, врачи-клиницисты, использующие стандартные стетоскопы, были более специфичны в своих диагнозах, что снижает вероятность ложноположительных результатов. Для оценки клинических исходов, а также дополнительных диагностических тестов и методов лечения в более крупной и разнообразной группе пациентов потребуются дальнейшие исследования.

Второе исследование, основанное на данных UK Biobank, изучало использование ИИ для прогнозирования риска сердечно-сосудистых событий путем анализа изображений сетчатки. Этот инновационный подход опирается на алгоритмы глубокого обучения для оценки изображений задней части глаза и определения риска сердечно-сосудистых событий, таких как инфаркты и инсульты, у отдельных лиц.

В исследование вошли 1101 человек с преддиабетом или диабетом 2 типа.

Исследователи разделили участников на группы низкого, среднего и высокого риска на основе анализа ИИ изображений сетчатки. За медианный период в 11 лет 8,2% участников группы низкого риска, 15,2% группы среднего риска и 18,5% группы высокого риска испытали сердечно-сосудистые события.

После учета различных факторов риска, включая возраст, пол, прием лекарств и историю курения, участники группы среднего риска были на 57% более склонны к возникновению сердечно-сосудистого события по сравнению с участниками группы низкого риска. Участники группы высокого риска были на 88% более склонны к этому.

Д-р Чан Джо Ли, ведущий автор исследования и доцент Университета Ёнсе в Сеуле, Южная Корея, выделил потенциал анализа изображений сетчатки с помощью ИИ для раннего выявления и управления риском сердечных заболеваний в группах высокого риска. Этот подход может привести к своевременным вмешательствам и лучшим результатам для пациентов с преддиабетом и диабетом 2 типа.

Хотя исследование использовало большой набор данных из UK Biobank, популяция в основном имела европейское происхождение, что вызывает вопросы о применимости этих результатов к более разнообразным расовым и этническим группам. Потребуются дальнейшие исследования для подтверждения эффективности анализа изображений сетчатки по сравнению с другими инструментами оценки сердечно-сосудистого риска.

Последствия и будущие направления

Многообещающие результаты этих двух исследований подчеркивают трансформирующий потенциал ИИ в области диагностики сердечно-сосудистых заболеваний и оценки риска. Д-р Дэн Роден, ведущий эксперт в области персонализированной медицины в Медицинском центре Университета Вандербильта, выразил оптимизм относительно будущего ИИ в кардиологической помощи. Он предположил, что сочетание стетоскопов с поддержкой ИИ с другими методами визуализации может еще больше улучшить выявление клапанных и других заболеваний сердца, революционизируя кардиологическую помощь.

Однако важно устранить ограничения этих инструментов ИИ, включая их точность и применимость к разнообразным популяциям. Будущие исследования и валидационные исследования будут иметь решающее значение для обеспечения надежности и эффективности этих подходов на основе ИИ в клинической практике.