Нурлан Каримов 
Сердечно-сосудистые заболевания ежегодно уносят более 17 миллионов жизней по всему миру, оставаясь главной причиной смертности. Часто эти болезни наносят удар внезапно, без явных предшествующих симптомов. Медицинское и научное сообщество постоянно ищет новые, более эффективные методы ранней диагностики, способные предупредить о надвигающейся опаске. Исследователи разрабатывают инструмент на основе искусственного интеллекта (ИИ), который может сделать такие предупреждения значительно более точными и своевременными.
Ученые из Университета Case Western Reserve используют ИИ для глубокого анализа данных компьютерной томографии (КТ) сердца. Искусственный интеллект способен выявлять скрытые закономерности в медицинских изображениях, которые могут быть незаметны человеческому глазу. Эта работа направлена на то, чтобы врачи могли не просто предполагать вероятность развития сердечной недостаточности или других серьезных кардиологических проблем у пациента, но и прогнозировать возможные сроки их возникновения.
В основе нового подхода лежит обучение ИИ анализу специфического типа КТ-сканирования, известного как КТ для оценки коронарного кальция. Этот метод позволяет обнаружить кальцинированные бляшки в коронарных артериях – отложения, которые могут затвердевать, сужать просвет сосудов и нарушать кровоток, тем самым повышая риск инфаркта или сердечной недостаточности. Хотя такие сканы уже используются для выявления ранних признаков болезни, исследователи уверены, что они содержат гораздо больше ценной информации.
Шуо Ли, ведущий ученый проекта и профессор Университета Case Western Reserve, поясняет, что эти изображения содержат огромное количество информации, выходящей за рамки текущего использования. Создаваемая ими модель ИИ способна анализировать форму сердца, состояние аорты, легких, печени, мышц и даже плотность костной ткани, находя значимые связи с риском развития заболеваний. Вместо концентрации на одном показателе, ИИ комплексно оценивает все изображение, сопоставляя его с такими факторами, как возраст, пол и антропометрические данные пациента. Такой многофакторный анализ позволяет составить гораздо более точный прогноз относительно вероятности возникновения проблем с сердцем в ближайшем будущем.
Цель проекта не ограничивается только прогнозированием рисков. Разрабатываемая модель ИИ призвана предоставлять врачам детализированную и персонализированную информацию о состоянии здоровья пациента. Выявление тревожных признаков на самых ранних стадиях позволит медикам принимать превентивные меры быстрее, потенциально предотвращая опасные для жизни состояния. Доктор Садир Аль-Кинди, кардиолог и соруководитель исследования из Houston Methodist, утверждает, что точное прогнозирование риска позволяет подбирать индивидуальные профилактические меры, снижая бремя сердечно-сосудистых заболеваний и улучшая результаты лечения пациентов. По его словам, раннее выявление риска сердечной недостаточности и других событий способно изменить протоколы лечения, спасать жизни и снижать затраты на здравоохранение.
Способность ИИ быстро обрабатывать и анализировать огромные объемы данных медицинских изображений дает ему явное преимущество перед традиционными методами оценки. Искусственный интеллект не заменяет врача, а предоставляет ему более совершенный инструмент для помощи пациентам. Важным преимуществом проекта является использование типа сканирования, которое уже рутинно выполняется многим пациентам. КТ для оценки коронарного кальция – это доступное и неинвазивное исследование, не требующее введения контрастных веществ или хирургического вмешательства. Оно дает снимок сердца и прилегающих органов с минимальным риском для пациента.
Традиционно врачи фокусируются в основном на количестве кальция в артериях, но это лишь часть общей картины. Исследовательская группа стремится значительно обогатить эту картину с помощью ИИ. Новая система будет обучаться на данных тысяч КТ-сканов, полученных в клиниках Houston Methodist и University Hospitals. ИИ проанализирует эти примеры, связывая особенности изображений с реальными исходами у пациентов, и со временем научится распознавать неочевидные паттерны, указывающие на повышенный риск.
Шуо Ли заявляет, что их цель – разработать неинвазивный, точный и персонализированный метод прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний. Эта инновация, по его мнению, легко интегрируется в существующие клинические процессы, улучшая принятие решений и минимизируя потребность в инвазивных диагностических процедурах. Отличительной чертой подхода является способ интерпретации данных. ИИ не просто подсчитывает кальций или ищет сужения артерий, он измеряет форму сердца, плотность костей, объем висцерального жира, оценивает состояние легких. Все эти параметры связаны со здоровьем сердца способами, которые ученые продолжают активно изучать.
Доктор Санджай Раджагопалан, директор Института сердечно-сосудистых исследований Университета Case Western Reserve и руководитель отделения кардиологии University Hospitals, считает, что более четкое понимание комбинации этих новых факторов риска, основанных на визуализации, расширит знания о фенотипах кардиометаболических заболеваний и поможет врачам давать своевременные и адекватные терапевтические рекомендации. Такой углубленный взгляд на состояние организма может дать информацию не только о риске сердечной недостаточности, но и помочь в прогнозировании других хронических заболеваний, связанных с ожирением, диабетом или старением.
Значимость этого проекта признана Национальными институтами здравоохранения США (NIH), которые выделили два гранта на общую сумму 4 миллиона долларов для поддержки разработки ИИ-модели. Это финансирование позволяет команде продолжать работу в нескольких медицинских системах, собирая разнообразные данные от реальных пациентов. Проект объединяет экспертов из различных областей: медицины, инженерии, радиологии и статистики. Например, Дэвид Уилсон, профессор биомедицинской инженерии и радиологии, предоставляет технические знания о системах визуализации, а Пинфу Фу, профессор биостатистики, помогает в анализе и валидации моделей данных.
Такое междисциплинарное сотрудничество гарантирует, что разрабатываемая ИИ-модель будет не только технологически продвинутой, но и научно обоснованной и тщательно протестированной. Шуо Ли подчеркивает, что этот проект представляет собой значительный шаг вперед в персонализированной медицине. Он обладает потенциалом установить новые стандарты профилактики и лечения сердечно-сосудистых заболеваний, а также продвинуть использование ИИ для анализа изображений в целях трансформации здравоохранения. По мере развития этого исследования обычные КТ-сканы могут превратиться в мощный инструмент для спасения жизней, демонстрируя, как передовые технологии и медицина могут эффективно взаимодействовать для улучшения здоровья людей.
