Кар­дио­ло­гия всту­па­ет в эпо­ху точ­ной и интел­лек­ту­аль­ной меди­ци­ны, где ИИ ста­но­вит­ся не заме­ной вра­чу, а его помощ­ни­ком и партнером. 

Как отме­тил ака­де­мик РАН, пре­зи­дент Обще­ства спе­ци­а­ли­стов по сер­деч­ной недо­ста­точ­но­сти Юрий Белен­ков, «Мы учим­ся пони­мать серд­це на новом уровне – не толь­ко слы­шать его ритм, но и пред­ска­зы­вать его уязвимости».

От автоматизации к интегрированным решениям

Эво­лю­ция ИИ в кардиологии

Пер­во­на­чаль­но при­ме­не­ние ИИ в кар­дио­ло­гии огра­ни­чи­ва­лось авто­ма­ти­за­ци­ей рутин­ных задач, напри­мер, базо­вой интер­пре­та­ци­ей элек­тро­кар­дио­грам­мы (ЭКГ). Одна­ко с появ­ле­ни­ем более совер­шен­ных алго­рит­мов машин­но­го и глу­бо­ко­го обу­че­ния про­изо­шел каче­ствен­ный ска­чок. Совре­мен­ные систе­мы спо­соб­ны решать слож­ные зада­чи в обла­сти диа­гно­сти­че­ской визу­а­ли­за­ции, про­гно­зи­ро­ва­ния рис­ков и пер­со­на­ли­за­ции лечения.

Клю­че­вой тен­ден­ци­ей явля­ет­ся пере­ход от изо­ли­ро­ван­ных реше­ний к ком­плекс­ным плат­фор­мам, кото­рые объ­еди­ня­ют дан­ные раз­лич­ных модаль­но­стей – от меди­цин­ской визу­а­ли­за­ции и пока­за­те­лей носи­мых устройств до кли­ни­че­ских и лабо­ра­тор­ных дан­ных. Такой инте­гри­ро­ван­ный под­ход поз­во­ля­ет сфор­ми­ро­вать целост­ную кар­ти­ну состо­я­ния паци­ен­та и перей­ти к пер­со­на­ли­зи­ро­ван­ной медицине.

ИИ в кардиологии

Трансформация кардиологической визуализации 

С помо­щью глу­бо­ко­го обучения

Визу­а­ли­за­ция зани­ма­ет цен­траль­ное место в диа­гно­сти­ке сер­деч­но-сосу­ди­стых забо­ле­ва­ний, и имен­но в этой обла­сти ИИ демон­стри­ру­ет одни из наи­бо­лее впе­чат­ля­ю­щих резуль­та­тов.

  1. Эхо­кар­дио­гра­фия. Алго­рит­мы глу­бо­ко­го обу­че­ния научи­лись авто­ма­ти­че­ски выпол­нять коли­че­ствен­ную оцен­ку камер серд­ца, ана­лиз дефор­ма­ции мио­кар­да и оцен­ку состо­я­ния кла­па­нов с точ­но­стью, сопо­ста­ви­мой с опыт­ны­ми спе­ци­а­ли­ста­ми-соно­гра­фи­ста­ми. Напри­мер, вали­да­ци­он­ное иссле­до­ва­ние 2023 года пока­за­ло, что моде­ли ИИ спо­соб­ны оце­ни­вать фрак­цию выбро­са лево­го желу­доч­ка с коэф­фи­ци­ен­том кор­ре­ля­ции, пре­вы­ша­ю­щим 0.92, по срав­не­нию с изме­ре­ни­я­ми экс­пер­тов. Так­же широ­ко внед­ре­ны авто­ма­ти­зи­ро­ван­ное опре­де­ле­ние уль­тра­звуч­ных про­ек­ций и оцен­ка каче­ства изображения.
  2. Ком­пью­тер­ная томо­гра­фия серд­ца. В обла­сти КТ-ангио­гра­фии ИИ при­ме­ня­ет­ся для авто­ма­ти­че­ско­го под­сче­та коро­нар­но­го каль­ция, харак­те­ри­сти­ки ате­ро­скле­ро­ти­че­ских бля­шек и оцен­ки сте­пе­ни сте­но­зи­ро­ва­ния арте­рий. Муль­ти­цен­тро­вое иссле­до­ва­ние, опуб­ли­ко­ван­ное в янва­ре 2024 года, под­твер­ди­ло, что алго­ритм ИИ может иден­ти­фи­ци­ро­вать бляш­ки высо­ко­го рис­ка с чув­стви­тель­но­стью и спе­ци­фич­но­стью более 90%. Это откры­ва­ет новые гори­зон­ты для стра­ти­фи­ка­ции рис­ка и пер­вич­ной про­фи­лак­ти­ки ише­ми­че­ской болез­ни сердца.
  3. Маг­нит­но-резо­нанс­ная томо­гра­фия серд­ца. При­ме­не­ние ИИ в МРТ серд­ца эво­лю­ци­о­ни­ро­ва­ло от про­стых задач сег­мен­та­ции до слож­ной харак­те­ри­за­ции тка­ней и про­гно­сти­че­ской оцен­ки. Эти инстру­мен­ты спо­соб­ны сокра­тить вре­мя ана­ли­за с несколь­ких минут до секунд, что не толь­ко повы­ша­ет эффек­тив­ность рабо­ты, но и потен­ци­аль­но рас­ши­ря­ет доступ к слож­ным мето­дам визу­а­ли­за­ции в усло­ви­ях огра­ни­чен­ных ресурсов.

Направления практического применения 

Тех­но­ло­гий ИИ

Поми­мо ана­ли­за изоб­ра­же­ний, алго­рит­мы ИИ актив­но внед­ря­ют­ся и в дру­гие сфе­ры кар­дио­ло­ги­че­ской практики.

  1. Управ­ле­ние хро­ни­че­ски­ми забо­ле­ва­ни­я­ми. Циф­ро­вые инстру­мен­ты на базе ИИ меня­ют под­ход к дистан­ци­он­но­му наблю­де­нию за паци­ен­та­ми с хро­ни­че­ски­ми сер­деч­но-сосу­ди­сты­ми забо­ле­ва­ни­я­ми. Ярким при­ме­ром явля­ет­ся про­ект в при­ло­же­нии «Умный мони­то­ринг», помо­га­ет паци­ен­там с арте­ри­аль­ной гипер­тен­зи­ей ком­мен­ти­ро­вать пока­за­те­ли арте­ри­аль­но­го дав­ле­ния и пуль­са, ана­ли­зи­ро­вать исто­рию изме­ре­ний для выяв­ле­ния тен­ден­ций, фор­ми­ро­вать при­вер­жен­ность лече­нию и моти­ви­ро­вать к здо­ро­во­му обра­зу жизни.
  2. Интер­вен­ци­он­ная кар­дио­ло­гия. В этой высо­ко­тех­но­ло­гич­ной обла­сти про­ис­хо­дит внед­ре­ние робо­ти­зи­ро­ван­ных систем для чре­скож­ных коро­нар­ных вме­ша­тельств (PCI), управ­ля­е­мых с помо­щью алго­рит­мов ИИ. Они при­зва­ны повы­сить точ­ность мани­пу­ля­ций и сни­зить луче­вую нагруз­ку на оператора.
  3. Про­гно­зи­ро­ва­ние рис­ков. Моде­ли машин­но­го обу­че­ния, инте­гри­ру­ю­щие раз­но­род­ные дан­ные – от гене­ти­че­ской инфор­ма­ции и био­мар­ке­ров до кли­ни­че­ских пара­мет­ров, – поз­во­ля­ют созда­вать более точ­ные инди­ви­ду­аль­ные про­фи­ли рис­ка раз­ви­тия сер­деч­но-сосу­ди­стых собы­тий. Это дает вра­чу воз­мож­ность сме­стить акцент с реак­тив­но­го лече­ния на про­ак­тив­ную профилактику.

Вызовы и барьеры 

На пути интеграции

Несмот­ря на опти­ми­стич­ные про­гно­зы, инте­гра­ция ИИ в рутин­ную кар­дио­ло­ги­че­скую прак­ти­ку стал­ки­ва­ет­ся с рядом серьез­ных вызовов.

  1. Про­бле­ма «чер­но­го ящи­ка». Мно­гие совре­мен­ные алго­рит­мы глу­бо­ко­го обу­че­ния рабо­та­ют как «чер­ный ящик», выда­вая резуль­та­ты без объ­яс­не­ния при­чин­но-след­ствен­ных свя­зей. Эта непро­зрач­ность созда­ет слож­но­сти для фор­ми­ро­ва­ния дове­рия со сто­ро­ны вра­чей и затруд­ня­ет кли­ни­че­скую вери­фи­ка­цию выво­дов системы.
  2. Риск алго­рит­ми­че­ско­го сме­ще­ния. Про­из­во­ди­тель­ность ИИ напря­мую зави­сит от дан­ных, на кото­рых он обу­чал­ся. Если набо­ры для обу­че­ния не репре­зен­та­тив­ны и не учи­ты­ва­ют раз­но­об­ра­зие попу­ля­ций, алго­ритм может демон­стри­ро­вать систе­ма­ти­че­ски худ­шие резуль­та­ты для недо­ста­точ­но пред­став­лен­ных групп. Это чре­ва­то усу­губ­ле­ни­ем суще­ству­ю­щих дис­про­пор­ций в здравоохранении.
  3. Регу­ля­тор­ные и эти­че­ские аспек­ты. Нор­ма­тив­ная база для меди­цин­ско­го ИИ нахо­дит­ся в ста­дии актив­но­го фор­ми­ро­ва­ния. Вопро­сы ответ­ствен­но­сти за реше­ния, при­ня­тые с уча­сти­ем ИИ, кон­фи­ден­ци­аль­но­сти дан­ных паци­ен­тов и их инфор­ми­ро­ван­но­го согла­сия оста­ют­ся пред­ме­том актив­ных дискуссий.
  4. Сохра­не­ние кли­ни­че­ских ком­пе­тен­ций. По мере авто­ма­ти­за­ции рутин­ных изме­ре­ний и пер­вич­но­го ана­ли­за суще­ству­ет риск того, что моло­дые спе­ци­а­ли­сты могут стать излишне зави­си­мы­ми от тех­но­ло­гий в ущерб раз­ви­тию фун­да­мен­таль­ных навы­ков интер­пре­та­ции. Про­ти­во­дей­ство­вать это­му поз­во­ля­ет пред­на­ме­рен­ная прак­ти­ка ана­ли­за иссле­до­ва­ний без помо­щи ИИ и кри­ти­че­ское осмыс­ле­ние каж­до­го резуль­та­та, сге­не­ри­ро­ван­но­го алгоритмом.

Искус­ствен­ный интел­лект не явля­ет­ся пана­це­ей, но его потен­ци­ал для пре­об­ра­зо­ва­ния кар­дио­ло­гии огро­мен. Наи­бо­лее про­дук­тив­ной пред­став­ля­ет­ся стра­те­гия, в кото­рой врач и интел­лек­ту­аль­ная систе­ма рабо­та­ют в парт­нер­стве, вза­им­но допол­няя силь­ные сто­ро­ны и ком­пен­си­руя сла­бые. Кар­дио­ло­гия буду­ще­го – это сим­би­оз кли­ни­че­ско­го опы­та, глу­бо­ко­го пони­ма­ния пато­фи­зио­ло­гии и воз­мож­но­стей точ­но­го ана­ли­за боль­ших дан­ных. Дви­же­ние в этом направ­ле­нии уже нача­лось, и его резуль­та­том долж­но стать повы­ше­ние доступ­но­сти, эффек­тив­но­сти и каче­ства кар­дио­ло­ги­че­ской помо­щи для мил­ли­о­нов пациентов.

Tags:
, ,

Похожие посты