ИИ может выявлять людей с риском осложнений сердечно-сосудистых заболеваний
Ученые Университета здравоохранения штата Юта впервые продемонстрировали, что искусственный интеллект может привести к более совершенным способам прогнозирования начала и течения сердечно-сосудистых заболеваний.
Исследователи, работая совместно с врачами Intermountain Primary Children's Hospital, разработали уникальные вычислительные инструменты для точного измерения синергетического воздействия существующих заболеваний на сердце и кровеносные сосуды.
Исследователи заявили, что этот комплексный подход может помочь врачам предвидеть, предотвращать или лечить серьезные проблемы с сердцем, возможно, даже до того, как пациент узнает об основном заболевании.
Хотя исследование было сосредоточено только на сердечно-сосудистых заболеваниях, ученые считают, что оно может иметь гораздо более широкое значение. На самом деле они предполагают, что эти открытия могут в конечном итоге привести к новой эре персонализированной профилактической медицины. Врачи будут активно связываться с пациентами, чтобы предупредить их о возможных заболеваниях и о том, что можно сделать для облегчения проблемы.
«Мы можем обратиться к ИИ, чтобы уточнить риск практически для каждого медицинского диагноза. Риск рака, риск операции на щитовидной железе, риск диабета — любой медицинский термин, который вы можете себе представить»
По словам Марка Янделла, доктора философии и старшего автора исследования, и Эдна Беннинга, президента U of U Health и соучредителя Backdrop Health, существующие методы расчета комбинированного воздействия различных факторов риска, таких как демографические данные и история болезни, на сердечно-сосудистые заболевания часто бывают неточными и субъективными. В результате эти методы не способны выявить определенные взаимодействия, которые могут иметь серьезные последствия для здоровья сердца и кровеносных сосудов.
Чтобы более точно измерить, как эти взаимодействия, также известные как сопутствующие заболевания, влияют на здоровье, Тристани-Фирузи, Янделл и их коллеги из U of U Health и Intermountain Primary Children’s Hospital использовали программное обеспечение для машинного обучения, чтобы отсортировать более 1,6 миллиона электронных медицинских карт (EHR) после того, как имена и другая идентифицирующая информация были удалены.
Эти электронные записи, которые документируют все, что происходит с пациентом, включая лабораторные анализы, диагнозы, использование лекарств и медицинские процедуры, помогли исследователям выявить сопутствующие заболевания, которые с наибольшей вероятностью могут усугубить конкретное заболевание, например сердечно-сосудистое заболевание.
В своем текущем исследовании они использовали форму искусственного интеллекта, называемую вероятностными графическими сетями (PGM), чтобы рассчитать, как любая комбинация этих сопутствующих заболеваний может повлиять на риски, связанные с трансплантацией сердца, врожденными пороками сердца или дисфункцией синусового узла (SND, нарушение или отказ естественного водителя ритма сердца).
Среди взрослых исследователи обнаружили, что:
- Люди, у которых ранее был диагностирован кардиомиопатический синдром (заболевание сердечной мышцы), в 86 раз чаще нуждались в пересадке сердца, чем те, у кого этого не было.
- У тех, у кого был вирусный миокардит, риск потребности в пересадке сердца был примерно в 60 раз выше.
- Использование милринона — сосудорасширяющего препарата, применяемого для лечения сердечной недостаточности — увеличило риск трансплантации в 175 раз. Это был самый сильный индивидуальный предиктор трансплантации сердца.
В некоторых случаях совокупный риск был даже больше. Например, среди пациентов с кардиомиопатией, принимавших милринон, риск необходимости пересадки сердца был в 405 раз выше, чем у тех, чье сердце было более здоровым.
По словам Тристани-Фирузи, сопутствующие заболевания имели существенно различное влияние на риск трансплантации у детей. В целом, риск трансплантации сердца у детей колеблется от 17 до 102 раз выше, чем у детей, у которых ранее не было сердечных заболеваний, в зависимости от основного диагноза.
Исследователи также изучили влияние здоровья матери во время беременности на ее детей. Женщины, у которых было высокое кровяное давление во время беременности, примерно в два раза чаще рожали детей с врожденными проблемами сердца и кровообращения. У детей с синдромом Дауна риск развития аномалии сердца примерно в три раза выше.
У младенцев, перенесших операцию Фонтена, исправляющую врожденный дефект кровотока в сердце, вероятность развития дисфункции сердечного ритма SND была примерно в 20 раз выше, чем у тех, кому операция не понадобилась.
Исследователи также обнаружили важные демографические различия. Например, у пациента латиноамериканского происхождения с фибрилляцией предсердий (учащенное сердцебиение) риск SND был в два раза выше, чем у темнокожих и белокожих, у которых были похожие истории болезни.
Джош Бонковски, доктор медицинских наук и директор Первичного детского центра персонализированной медицины, который не является автором исследования, считает, что это исследование может привести к разработке практического клинического инструмента для ухода за пациентами.
«Эта новая технология демонстрирует, что мы можем точно оценить риск медицинских осложнений и даже определить лекарства, которые лучше подходят для отдельных пациентов»
Двигаясь вперед, Тристани-Фирузи и Янделл надеются, что их исследование также поможет врачам распутать растущую паутину дезориентирующей медицинской информации, окутывающую их каждый день.
«Независимо от того, насколько вы осведомлены, нет никакого способа удержать в голове все знания, которые вам нужны как медицинскому работнику в наши дни, чтобы лечить пациентов наилучшим образом. Вычислительные машины, которые мы разрабатываем, помогут врачам принимать наилучшие возможные решения по уходу за пациентами, используя всю соответствующую информацию, доступную в наш электронный век. Эти машины жизненно важны для будущего медицины»
