Искусственный интеллект научился предсказывать вероятность сердечного приступа в течение 5 лет

Новый инструмент на основе искусственного интеллекта (ИИ), разработанный медицинским центром Cedars-Sinai, США, может точно измерять отложения бляшек в коронарных артериях и прогнозировать риск сердечного приступа у пациента в течение пяти лет.
Искусственный интеллект научился предсказывать вероятность сердечного приступа в течение 5 лет
Unsplash

Увы, даже когда алгоритм будет полностью налажен, такая процедура будет доступна не всем

Компьютерная томографическая ангиография (КТ-ангиография) является одним из лучших инструментов, которыми в настоящее время располагают врачи для оценки пациентов с заболеваниями сердца. Недавно было установлено, что при изучении отложений бляшек в коронарных артериях таким способом можно прогнозировать вероятность сердечного приступа у пациента в ближайшем будущем.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Проблема в том, что сегодня нет полностью автоматизированного способа проверить отложения бляшек, а также экспертам требуется не менее 25-30 минут, чтобы провести такую процедуру. Но ИИ может сделать это за 5-6 секунд!

Как был разработан инструмент

ИИ способен предсказывать сердечный приступ
Unsplash

Чтобы создать рабочую модель, исследователи сначала обучили алгоритм распознаванию отложений бляшек, используя набор данных изображений КТ-ангиографии от 921 пациента. Затем инструмент был проверен на тестовом наборе изображений нескольких сотен пациентов. Заключения ИИ почти полностью совпадали с мнениями экспертов-врачей.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

После этого ученым предстояло научить ИИ предсказывать будущие сердечные приступы. Установив ряд пороговых значений объема бляшек для работы инструмента, исследователи обнаружили, что он может точно разделить пациентов на две категории – с высоким риском и с низким риском сердечного приступа в течение пяти лет после КТ-ангиографии.

Безусловно, это лишь первые шаги по внедрению такой системы в здравоохранение. Потребуются более масштабные исследования, чтобы обучить алгоритмы различным группам пациентов. И даже когда технология будет оптимизирована, все равно будут возникать значительные препятствия в доступе для больных, поскольку КТ-ангиографии не является дешевым или легкодоступным методом диагностики.