O nouă abordare bazată pe inteligența artificială poate prezice dacă și când un pacient ar putea suferi un stop cardiac. Tehnologia, construită pe imagini brute ale inimii bolnave ale pacienților și ale istoricului pacienților, va revoluționa procesul de luare a deciziilor clinice și va crește supraviețuirea în urma aritmiilor cardiace bruște și letale, una dintre cele mai mortale și mai încurcate afecțiuni ale medicinei, spun cercetătorii de la Universitatea Johns Hopkins.
Cercetarea a fost detaliată în Nature Cardiovascular Research.
”Moartea subită cardiacă cauzată de aritmie reprezintă până la 20% din toate decesele la nivel mondial și știm puține despre motivul pentru care se întâmplă sau despre cum să spunem cine este expus riscului”, a declarat autorul principal, prof. dr. Natalia Trayanova, citată de sciencedaily.com.
”Există pacienți care ar putea avea un risc scăzut de moarte subită cardiacă care primesc defibrilatoare de care s-ar putea să nu aibă nevoie. Există și pacienți cu risc ridicat care nu primesc tratamentul de care au nevoie și ar putea muri în floarea vârstei lor. Algoritmul pe care îl poate face este să determine cine este expus riscului de moarte cardiacă și când va apărea, permițând medicilor să decidă exact ce trebuie făcut.”, a mai spus cercetătorul.
Echipa de cercetare este prima care folosește rețelele neuronale în vederea construirii unei evaluări personalizate a supraviețuirii pentru fiecare pacient cu boală de inimă. Aceste măsuri de risc oferă cu mare precizie un eventual deces subit de natură cardiacă peste 10 ani și când este cel mai probabil să se întâmple.
Echipa a folosit imagini cardiace îmbunătățite cu contrast care vizualizează distribuția cicatricilor de la sute de pacienți reali de la Spitalul Johns Hopkins cu cicatrici cardiace pentru a antrena un algoritm care să detecteze modele și relații care nu sunt vizibile cu ochiul liber. Analiza clinică actuală a imaginii cardiace extrage doar caracteristici simple, cum ar fi volumul și masa.
”Imaginile conțin informații critice pe care medicii nu au putut să le acceseze”, a spus primul autor al studiului, Dan Popescu, un fost doctorand la Johns Hopkins.
Predicțiile algoritmilor nu numai că au fost semnificativ mai precise, ci au fost validate și în teste cu o cohortă independentă de pacienți din 60 de centre de sănătate din Statele Unite, cu istoric cardiac diferit și date imagistice diferite, sugerând că platforma ar putea fi adoptată oriunde.
”Acest lucru are potențialul de a modela în mod semnificativ procesul de luare a deciziilor clinice cu privire la riscul de aritmie și reprezintă un pas esențial către aducerea prognosticului traiectoriei pacientului în era inteligenței artificiale”, a declarat Trayanova, co-director al Alianței pentru Diagnostic și Inovare în Tratament Cardiovascular.
Echipa lucrează acum la construirea unor algoritmi pentru a detecta alte boli cardiace. Potrivit lui Trayanova, conceptul de deep-learning ar putea fi dezvoltat pentru alte domenii ale medicinei care se bazează pe diagnosticul vizual.
