- Новое исследование предполагает, что система искусственного интеллекта (ИИ) может правильно идентифицировать 98% пациентов с тяжелым аортальным стенозом и 94% с тяжелой митральной регургитацией, используя короткие записи тонов сердца с цифровых стетоскопов.
- Другое исследование также предполагает, что стетоскопы с искусственным интеллектом гораздо более чувствительны, чем традиционные варианты, и в два раза эффективнее обнаруживают пороки сердца в клинике.
- Эта технология может стать быстрым и недорогим инструментом скрининга в первичной медико-санитарной помощи, помогая выявлять пациентов, нуждающихся в эхокардиографии, одновременно сокращая количество ненужных направлений.
- Обнаруживая тонкие акустические паттерны даже у пациентов без явных шумов в сердце, ИИ может помочь диагностировать заболевание клапанов раньше, когда лечение будет более эффективным и результаты будут лучше.
Заболевание сердечного клапана возникает, когда один или несколько из четырех клапанов сердца
Исследования показывают, что пороки клапанов сердца представляют собой серьезную проблему.
Диагностика заболеваний сердечного клапана часто является сложной задачей, поскольку люди обычно не имеют симптомов до тех пор, пока состояние не прогрессирует, что приводит к позднему выявлению. Кроме того, многие симптомы неспецифичны или ошибочно принимаются за обычное старение.
Современные методы диагностики, такие как традиционная аускультация сердца и
Новое исследование предполагает, что ИИ может постоянно превосходить врачей и традиционные стетоскопы в выявлении заболеваний сердечного клапана и давать более надежные результаты, особенно при тяжелых заболеваниях.
Исследование Кембриджского университета, опубликованное в журнале
ИИ выявляет 94–98% запущенных сердечно-сосудистых заболеваний
В ходе исследования ученые проанализировали записи звуков сердца 1767 пациентов, используя алгоритм искусственного интеллекта, разработанный для цифровых стетоскопов. Участники были набраны из пяти фондов Национальной службы здравоохранения (NHS). Каждому участнику также была проведена эхокардиография, которая служила эталоном.
Вместо того, чтобы обучать ИИ распознавать шумы в сердце, которые традиционно прислушиваются врачи, исследователи обучали его непосредственно на результатах эхокардиограммы. Это позволило системе изучить тонкие акустические закономерности, которые могут быть не слышны человеческому уху, в том числе у людей без явного шума.
Система искусственного интеллекта точно идентифицировала 98% пациентов с тяжелым аортальным стенозом и 94% пациентов с тяжелой митральной регургитацией.
По сравнению с 14 врачами общей практики (ВОП), которые оценивали те же записи, система искусственного интеллекта превзошла всех врачей и дала стабильные результаты. Хотя отдельные врачи общей практики различались по тому, как они балансировали
ИИ выявляет 9 из 10 случаев пороков сердца
Результаты исследования, проведенного в США, показывают, что стетоскоп с искусственным интеллектом может более чем в два раза повысить чувствительность обычного клинического скрининга пороков сердца от умеренной до тяжелой степени по сравнению с традиционным акустическим стетоскопом.
В проспективном клиническом исследовании приняли участие 357 взрослых в возрасте 50 лет и старше, посещающих обычные клиники первичной медико-санитарной помощи. Участников обследовали с использованием как традиционного стетоскопа, так и цифрового стетоскопа с поддержкой искусственного интеллекта.
Звуки сердца, записанные устройством искусственного интеллекта, были проанализированы с использованием алгоритмов машинного обучения, обученных распознавать определенные акустические сигнатуры, связанные со значительной дисфункцией клапанов. Стетоскоп с поддержкой искусственного интеллекта имел чувствительность 92,3%, тогда как традиционный стетоскоп — 46,2%.
Это означает, что устройство искусственного интеллекта смогло правильно идентифицировать более 9 из 10 случаев заболевания от умеренной до тяжелой степени по сравнению с примерно 4–5 из 10 с обычным инструментом.
Эмили Ластовски, магистр медицинских наук, руководитель отдела клинических исследований и внедрения в Eko Health, принимавшая участие в исследовании в США, рассказала: Медицинские новости сегодня:
«Больше всего бросается в глаза разница в чувствительности между цифровым стетоскопом с поддержкой искусственного интеллекта и традиционным стетоскопом в реальных клинических условиях. Мы часто ожидаем, что контролируемая среда покажет больший эффект, поэтому наблюдение такого уровня улучшения во время обычных обследований первичной медико-санитарной помощи было примечательным».
— Эмили Ластовски
«Обследование с помощью цифрового стетоскопа с поддержкой искусственного интеллекта может значительно повысить чувствительность выявления умеренной и тяжелой патологии клапанов сердца во время обычного клинического лечения по сравнению с традиционной аускультацией», — сказал Ластовски.
«Это говорит о том, что инструменты с помощью искусственного интеллекта могут помочь врачам выявлять пациентов, которые в противном случае остались бы незамеченными, и направлять их раньше на подтверждающее тестирование», — добавила она..
ИИ — потенциальный инструмент проверки, а не замена
Эксперты в области здравоохранения часто считают эхокардиографию золотым стандартом диагностики заболеваний клапанов, таких как стеноз аорты. Однако это может быть дорогостоящим и трудоемким, что делает его непригодным для широкого скрининга.
Хотя врачи первичной медико-санитарной помощи могут прослушивать сердце с помощью стетоскопа, во время коротких приемов это не является обычным делом. Кроме того, это трудный навык, и врачи могут пропустить многие случаи.
Таким образом, стетоскоп с искусственным интеллектом может стать ценным инструментом для повышения точности диагностики, помогая врачам решить, каких пациентов следует направить на дальнейшее тестирование, и сосредоточить ресурсы на тех, кто в них больше всего нуждается.
Система искусственного интеллекта была разработана для минимизации ложных срабатываний. Однако в исследовании, проведенном в США, наблюдалось небольшое снижение специфичности. Авторы предполагают, что этот компромисс может быть приемлемым в условиях скрининга, где чувствительность имеет приоритет.
Однако авторы подчеркнули, что ИИ призван поддерживать, а не заменять суждения врачей. Стивен Стейнхабль, доктор медицинских наук, главный медицинский директор Eko Health, рассказал: МНТ:
«В этом исследовании подчеркивается, что клинически значимое заболевание сердца может остаться незамеченным во время рутинных осмотров не потому, что врачи неквалифицированны, а потому, что пороки клапанов часто незаметны и их легко не заметить в загруженных учреждениях первичной медико-санитарной помощи».
— Стивен Стейнхабл
«Ранние симптомы часто неопределенны, и традиционная аускультация зависит от таких факторов, как опыт, время, затраченное на медицинский осмотр, и даже фоновый шум», — продолжил Стейнхубль.
«Результаты показывают, что наши цифровые стетоскопы с поддержкой искусственного интеллекта могут обеспечить значимую поддержку принятия решений в местах оказания медицинской помощи, помогая врачам раньше выявлять риск и принимать более обоснованные решения о направлении к врачу во время ежедневных посещений», — сказал он.
Следующие шаги по внедрению ИИ в здоровье сердца
Хотя стетоскоп с поддержкой искусственного интеллекта выглядит многообещающим, оба исследования подчеркивают необходимость дальнейших исследований в более разнообразных клинических условиях и популяциях. Кроме того, хотя стетоскоп с искусственным интеллектом может обнаружить тяжелые формы пороков сердца, выявление умеренных форм остается более сложной задачей.
Однако эксперты полагают, что инструменты на основе искусственного интеллекта могут помочь справиться с растущим давлением на системы здравоохранения, вызванным старением населения. Использование простых, масштабируемых инструментов скрининга, таких как стетоскоп с искусственным интеллектом, может помочь идентифицировать людей до того, как будет нанесен необратимый ущерб.
«Поскольку системы здравоохранения сталкиваются со старением населения и продолжающейся нехваткой рабочей силы, инструменты, которые улучшают рутинные осмотры, не усложняя их, могут сыграть важную роль в улучшении выявления заболеваний при сохранении клинического рабочего процесса», — сказал Стейнхабль.