ИИ научили предсказывать смертность по эхокардиограмме

Исследователи из Института сердца и сосудов Mass General Brigham совместно со специалистами программы машинного обучения Института Броуда при MIT разработали модель искусственного интеллекта DROID-RV. Результаты испытаний опубликованы в журнале Nature Cardiovascular Research.

Что умеет алгоритм

Новая модель глубокого обучения DROID-RV определяет размеры и функцию правого желудочка сердца с точностью до трёх миллиметров, выявляя риск сердечной недостаточности и ранней смерти. Алгоритм создан для автоматической оценки правого желудочка по видеозаписям стандартной эхокардиографии.

Почему это сложная задача

Оценка правого желудочка методом эхокардиографии традиционно считается сложной клинической задачей из-за его полулунной формы и анатомического расположения прямо за грудиной. Золотым стандартом диагностики остаётся МРТ сердца, однако этот метод дорогой и труднодоступный.

Как обучали

Для обучения нейросети учёные использовали массив из более чем 380 тысяч видеофрагментов УЗИ сердца от 17 тысяч пациентов. Работу модели успешно протестировали на выборке из 9100 пациентов первичного звена в США и независимой когорте из 831 пациента венгерской клиники.

Результаты

Как отметили ведущие авторы исследования Мостафа Аль-Алуси и Патрик Эллинор, программа помогает врачам быстрее анализировать снимки и выделять опасные патологии. Прогнозы DROID-RV оказались тесно связаны с развитием сердечной недостаточности, мерцательной аритмии и общей летальностью. Расширение правого желудочка удваивало риск смерти пациента в течение пяти лет. В перспективе алгоритм позволит заблаговременно отбирать тяжёлых больных для прицельного обследования.

Справка

Правый желудочек сердца долгое время оставался менее изученным, чем левый, из-за сложности визуализации.

Масс General Brigham — одна из крупнейших медицинских систем США, включающая Массачусетскую больницу и Бригамскую женскую больницу в Бостоне.

Институт Броуда при MIT — исследовательский центр, специализирующийся на геномике и вычислительной биологии.

ИИ-модели для анализа эхокардиограмм всё активнее применяются в кардиологии: они автоматизируют измерения, снижают вариабельность между специалистами и помогают выявлять патологии на ранних стадиях.