Исследователи из Университета Кейс Вестерн Резерв, Университетских больниц и Houston Methodist начали революционный проект, направленный на использование искусственного интеллекта для предсказания сердечной недостаточности и других сердечно-сосудистых проблем с беспрецедентной точностью.
Основная цель проекта — не только оценка вероятности, но и прогнозирование времени наступления таких событий с помощью ИИ-модели, обучающейся на данных сканирования пациентов.
Сердечно-сосудистые заболевания ежегодно уносят более 17 миллионов жизней по всему миру, оставаясь ведущей причиной смертности, согласно данным Американской кардиологической ассоциации. Несмотря на широкую распространённость этих заболеваний, точное определение пациентов с высоким риском по-прежнему остается сложной задачей.
Искусственный интеллект для диагностики инфаркта
Проект призван устранить этот пробел, применяя передовые ИИ-инструменты для анализа КТ-сканирований кальциевого индекса, традиционно используемых для выявления артериальных бляшек. Помимо их измерения, такие сканирования предоставляют ценную информацию о состоянии аорты, форме сердца, лёгких, мышц и печени, что открывает широкие возможности для ИИ-анализа.
Инициатива получила финансирование в размере 4 миллионов долларов в рамках двух грантов Национального института здравоохранения США, что подчеркивает значимость проекта для трансформации кардиологической помощи.
«Этот проект представляет собой значительный шаг вперед в персонализированной медицине. Он может установить новые стандарты в профилактике и лечении сердечно-сосудистых заболеваний, а также расширить границы использования ИИ в медицинской визуализации», — отметил Шо Ли, руководитель исследования и профессор биомедицинской инженерии и компьютерных наук в Университете Кейс Вестерн Резерв.
Разработка прогнозных моделей
Команда учёных разрабатывает ИИ-модели, способные интерпретировать комплексные данные КТ-сканирования, учитывать клинические факторы риска и демографические показатели. Руководители проекта — Ли и Садир Аль-Кинди, кардиолог-радиолог из Houston Methodist DeBakey Heart and Vascular Center — надеются получить критически важные сведения о взаимосвязи между здоровьем сердца и составом тела.
«Точная оценка риска позволяет адаптировать профилактическое лечение, снижая нагрузку сердечно-сосудистых заболеваний и улучшая исходы для пациентов. Раннее выявление рисков способно изменить подходы к лечению, спасая жизни и снижая затраты на здравоохранение», — пояснил Аль-Кинди.
Интеграция ИИ в клиническую практику
Используя существующие данные КТ-сканирования из Houston Methodist и Университетских больниц, исследователи демонстрируют потенциал ИИ в решении давних клинических проблем экономически эффективным способом. Традиционные КТ-сканирования кальциевого индекса позволяют выявлять кальцинированные бляшки в коронарных артериях, но новая ИИ-модель пойдет дальше, анализируя такие параметры, как форма сердца, состав тела, плотность костей и висцеральный жир, а также возраст и другие демографические данные.
«Наша цель — разработка неинвазивного, точного и персонализированного метода прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний. Эта инновация интегрируется в существующие клинические процессы, улучшая принятие решений и минимизируя необходимость в инвазивных диагностических процедурах», — отметил Ли.
В исследовательскую группу также входят профессор биомедицинской инженерии и радиологии Дэвид Уилсон, профессор биостатистики Пингфу Фу и директор Института исследований сердечно-сосудистых заболеваний Университета Кейс Вестерн Резерв Санджай Раджагопалан.
Раджагопалан подчеркнул более широкие перспективы проекта: «Глубокое понимание новых факторов риска, выявляемых с помощью медицинской визуализации, позволит расширить знания о кардиометаболических заболеваниях и поможет врачам принимать своевременные терапевтические решения».
Эта инициатива является важным шагом в борьбе с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Интеграция ИИ в диагностику открывает новые горизонты для персонализированной и эффективной медицины, что, в случае успеха, может изменить методы прогнозирования и управления сердечно-сосудистыми рисками, спасая тысячи жизней по всему миру.
