Новая модель искусственного интеллекта (ИИ) значительно превосходит врачей в выявлении пациентов с риском внезапной остановки сердца.
Суть системы
Система анализирует малоиспользуемые ранее данные визуализаций сердца вместе с полным спектром медицинских записей, чтобы выявить ранее скрытую информацию о здоровье сердца пациента.
Потенциальная польза
Исследование может спасти множество жизней и избавить людей от ненужных медицинских вмешательств, включая установку ненужных дефибрилляторов.
«Сейчас у нас есть пациенты, которые умирают в расцвете сил, потому что они не защищены, и другие, которые вынуждены носить дефибрилляторы всю оставшуюся жизнь без всякой пользы», — говорит старший автор Наталья Траянова, исследователь, специализирующийся на использовании искусственного интеллекта в кардиологии.
«У нас есть возможность с очень высокой точностью предсказать, находится ли пациент в группе высокого риска внезапной сердечной смерти или нет».
Гипертрофическая кардиомиопатия
Гипертрофическая кардиомиопатия — одно из самых распространённых наследственных заболеваний сердца, которым страдает каждый 200–500 человек в мире. Это ведущая причина внезапной смерти молодых людей и спортсменов.
Многие пациенты с гипертрофической кардиомиопатией живут нормальной жизнью, но у определённого процента значительно повышен риск внезапной смерти. Определить, кто эти пациенты, врачам было почти невозможно.
Текущие клинические рекомендации, используемые врачами в Соединённых Штатах и Европе для выявления пациентов с наибольшим риском фатальных сердечных приступов, примерно в 50% случаев позволяют выявить подходящих пациентов. «Это ненамного лучше, чем подбрасывать монетку», — говорит Траянова.
Модель команды значительно превзошла клинические рекомендации во всех демографических группах.
Многомодальный ИИ для стратификации риска желудочковой аритмии (MAARS)
Модель MAARS прогнозирует индивидуальный риск внезапной смерти у пациентов, анализируя различные медицинские данные и записи, а также впервые исследуя всю информацию, содержащуюся на контрастно-усиленных МРТ-изображениях сердца пациента.
У людей с гипертрофической кардиомиопатией развивается фиброз, или рубцевание, по всему сердцу, и именно рубцы повышают риск внезапной смерти. В то время как врачи не могли разобраться в необработанных МРТ-изображениях, модель ИИ точно определила критические паттерны рубцевания.
«Люди не использовали глубокое обучение для этих изображений», — говорит Траянова. «Мы можем извлечь эту скрытую информацию с изображений, которая обычно не учитывается».
Тестирование модели
Команда протестировала модель на реальных пациентах, которых лечили по традиционным клиническим рекомендациям в больнице Джонса Хопкинса и Институте сердца и сосудов Сэнгера в Северной Каролине.
По сравнению с клиническими рекомендациями, которые были точны примерно в половине случаев, модель ИИ показала точность 89% для всех пациентов и, что особенно важно, 93% для людей в возрасте от 40 до 60 лет — группы пациентов с гипертрофической кардиомиопатией, наиболее подверженной риску внезапной смерти.
Модель ИИ также может описать, почему пациенты относятся к группе высокого риска, чтобы врачи могли разработать индивидуальный план лечения.
«Наше исследование демонстрирует, что модель ИИ значительно расширяет наши возможности по прогнозированию пациентов с наивысшим риском по сравнению с нашими текущими алгоритмами и, таким образом, способна преобразовать клиническую помощь», — говорит соавтор Джонатан Криспин, кардиолог из Джонса Хопкинса.
В 2022 году команда Траяновой создала другую мультимодальную модель ИИ, которая предлагала персонализированную оценку выживаемости пациентов с инфарктами, прогнозируя, умрёт ли кто-то от внезапной остановки сердца и когда.
Команда планирует дополнительно протестировать новую модель на большем количестве пациентов и расширить применение нового алгоритма для использования с другими типами сердечных заболеваний, включая сердечный саркоидоз и аритмогенную дисфункцию правого желудочка.
Результаты опубликованы в журнале Nature Cardiovascular Research.
Дополнительные авторы — из Джонса Хопкинса, Центра передового опыта по гипертрофической кардиомиопатии Калифорнийского университета в Сан-Франциско и Atrium Health.
Работа поддержана Национальными институтами здравоохранения и грантом фонда Leducq.
Источник: Университет Джонса Хопкинса.