Система, которая предсказывает, может ли у вас случиться смертельный сердечный приступ и когда это произойдет

Новый метод, основанный на искусственном интеллекте, может предсказать, может ли пациент умереть от сердечного приступа и когда это произойдет.

Технология, созданная на основе анализа необработанных изображений больных сердец и биографических данных пациентов, значительно превосходит прогнозы врачей и способна произвести революцию в принятии клинических решений и повысить выживаемость при внезапных и смертельных сердечных аритмиях - одном из самых смертоносных и загадочных состояний в медицине.

Ученые из университета Джона Хопкинса (США) впервые использовали нейронные сети для построения персонализированной оценки выживаемости для каждого пациента с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Эти показатели риска позволяют с высокой точностью определить вероятность внезапной сердечной смерти в течение 10 лет, а также время, когда она наиболее вероятна.

Технология глубокого обучения называется Survival Study of Cardiac Arrhythmia Risk, или SSCAR.

Для исследования, опубликованного в журнале Nature Cardiovascular Research, ученые использовали изображения сердца с контрастным усилением, визуализирующие распределение рубцов, полученные от сотен реальных пациентов больницы Джона Хопкинса с рубцовыми деформациями сердца, чтобы обучить алгоритм выявлению закономерностей и взаимосвязей, не видимых невооруженным глазом.

Текущий анализ клинических изображений сердца позволяет выявить только простые характеристики рубцов, такие как объем и масса, что крайне неполноценно использует то, что, как показано в данной работе, является критически важными данными.

"Изображения несут важную информацию, к которой врачи не имеют доступа, - говорит один из авторов исследования Дэн Попеску, бывший аспирант университета Джона Хопкинса. - Эти рубцы могут быть распределены по-разному, и это говорит о шансах пациента на выживание. В них скрыта информация".

Команда обучила вторую нейронную сеть на основе стандартных клинических данных пациентов за 10 лет, учитывая 22 фактора, такие как возраст, вес, раса и употребление рецептурных препаратов.

Прогнозы алгоритмов были значительно точнее по каждому показателю, чем у врачей, и они были проверены в тестах с независимой группой пациентов в 60 медицинских центрах по всей территории США, с разными историями болезни и разными данными визуализации, что позволяет предположить, что платформа может быть принята в любом месте.