ИИ научили предсказывать проблемы с сердцем по рентгеновскому снимку

30.11.2022
798
0
0.0
Ученые разработали модель глубокого обучения, которая с помощью одного снимка грудной клетки прогнозирует 10-летний риск смерти от сердечных заболеваний. Результаты исследования представили на ежегодном собрании Радиологического общества Северной Америки.

Стандартная оценка рисков заболеваний сердечно-сосудистой системы проводится для назначения профилактических статинов. Классический анализ предусматривает статистический метод, учитывающий множество факторов вроде демографии, биомаркеров, патологий и вредных привычек. По словам ученых, эти данные не всегда доступны, из-за чего точность предсказания существенно снижается.

Для улучшения прогнозирования риска заболеваний сердца ученые разработали модель глубокого обучения. Они натренировали ее на 147 497 рентгенограмм грудной клетки от 40 643 участников многоцентрового рандомизированного исследования скрининга рака предстательной железы, легких, толстой кишки и яичников.

Затем они проверили алгоритм, используя другие данные 11 430 пациентов, которые ранее потенциально подходили для терапии статинами. Из них 1096 перенесли заболевание сердечно-сосудистой системы в течение последних 10 лет после рентгенограммы. Остальные пациенты подобных проблем не имели.

В результате ИИ-модель с высокой точностью предсказывает риск заболеваний. У пациентов, столкнувшихся с проблемами сердечно-сосудистой системы, рассчитанный уровень был значительно выше.

По словам ведущего автора исследования Джейкоба Вайса, алгоритм поможет выявлять людей, которым было бы полезно начать лечение статинами.

«Основываясь на одном существующем рентгеновском изображении грудной клетки, наша модель глубокого обучения предсказывает будущие серьезные неблагоприятные сердечно-сосудистые события с аналогичной эффективностью и дополнительной ценностью установленному клиническому стандарту», — заявил он.


Вайс добавил, что необходимы дополнительные исследования для проверки модели, которая в будущем может служить инструментом поддержки принятия решений для лечащих врачей.
Аватар enr091 Наталия Ришко
Журналист/Midgardinfo



Комментарии (0)
avatar