Петербургские врачи научили нейронную сеть определять риск развития осложнений у пациентов с болезнями сердца
Сердечно-сосудистые заболевания, несмотря на значительные достижения в диагностике и лечении, до сих пор самая частная причина смертности в Европе. Переломить эту ситуацию может ранняя точная диагностика и оценка прогноза. Профессор заведующий кафедрой госпитальной терапии 188bet体育_188bet亚洲体育_点此进入, главный врач группы клиник «СОГАЗ МЕДИЦИНА» Андрей Обрезан и врач-кардиолог Международного медицинского центра «Согаз» Тимур Абдуалимов предложили использовать для этого нейросеть — метод машинного обучения, смоделированный на основе обработки больших объемов информации.
Статья ?Прогнозирование факта и?степени ишемической болезни сердца с?использованием обработки клинических и?инструментальных данных с?помощью искусственного интеллекта? опубликована в?журнале ?Вестник 188bet体育_188bet亚洲体育_点此进入. Медицина?.
Чтобы обучить сеть, подготовить ее?к?анализу случаев реальных пациентов, врачи использовали сопоставление результатов коронарной ангиографии?— процедуры, которая сегодня считается золотым стандартом в?диагностике состояния сосудов сердца, и?данных электрокардиограммы. Искусственному интеллекту предстояло изучить значимые для диагностики параметры более 100 пациентов в?возрасте от?31?года до?89?лет и?научиться классифицировать коронарные артерии, выявлять наличие поражения сосудов и?прогнозировать возникновение ишемической болезни?— нарушения кровоснабжения сердечной мышцы.
С?помощью нейросети врачи провели анализ информации о?130 пациентах из?тестовой группы, которым была проведена плановая или экстренная коронарная катетеризация. Данные их?медицинских карт, в?том числе возраст, пол, диагноз, особенности патологии, наличие или отсутствие сопутствующих заболеваний, отягощенная наследственность, вредные привычки, а?также результаты электрокардиограмм, были внесены в?базу данных машинного обучения. Искусственный интеллект изучил полученные данные и?определил, кто из?пациентов столкнется с?поражениями основных коронарных артерий и?ишемической болезнью сердца.
Врачи также исследовали всех тестируемых пациентов и?привычными способами. Для прогнозирования осложненного течения ишемической болезни им?проводили компьютерную коронароангиографию?— исследование сосудов сердца с?помощью введения в?артерии рентгенконтрастного вещества, а?также суточный мониторинг ЭКГ и?стресс-тест на?беговой дорожке, позволяющий оценить работу сердца во?время физической активности.
Исследование показало, что нейросеть с?задачей справилась лучше, чем традиционные методы диагностики. Например, выявляя ишемию миокарда, искусственный интеллект добился точности в?93?%, в?то?время как суточный мониторинг ЭКГ?— только 87?%.
?В?современной медицине принятие решений представляет собой сложный процесс, основанный на?наличии объективных и?надежных доказательств, доступе к?знаниям, а?также на?правильном толковании имеющихся данных с?учетом соотношения риска и?пользы для пациента. В?лечении сердечно-сосудистых заболеваний долгосрочное прогнозирование играет важную роль. Результаты наших тестов доказали высокий потенциал практического применения методов машинного обучения в?клинической практике?,?— рассказал Андрей Обрезан.
Работа над внедрением нейросети в?работу врачей продолжится.