26.04.2024
Подписывайтесь на Telegram-канал по ссылке

Искусственный интеллект научился обнаруживать тромбы в лёгких человека

Тромбы в лёгких обнаруживает ИИ

Тромбоэмболия лёгочной артерии — это образование опасных тромбов, которые забивают лёгкие и могут привести к смерти. Заболевание зачастую летально, потому что эти тромбы очень тяжёло обнаружить заранее. В пилотном исследовании учёные из Медицинской школы Икана (США) впервые доказали, что алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) могут обнаруживать признаки этих сгустков на электрокардиограмме (ЭКГ).

Лёгочная эмболия возникает, когда сгустки крови из глубоких вен в ногах или руках отрываются и закупоривают лёгочные артерии. Эти сгустки могут привести к летальному исходу или вызвать долговременное повреждение лёгких. Хотя некоторые пациенты испытывают одышку или боль в груди, этих симптомов недостаточно, чтобы правильно диагностировать болезнь и начать её лечить.

Более того, современная диагностика основывается на компьютерных томографических ангиограммах лёгких (CTPA), а это дорогое исследование, которое проводится далеко не во всех больницах. Чтобы сделать диагностику более простой и доступной, исследователи потратили свыше 20 лет на разработку передовых компьютерных программ, которые помогут врачам диагностировать тромбоэмболию лёгочной артерии.

Учёные обнаружили, что объединение алгоритмов, основанных на данных ЭКГ, может стать эффективной альтернативой, поскольку снятие электрокардиограммы широко доступно и относительно просто в применении. Исследователи создали и протестировали различные алгоритмы на основе данных 21 183 пациентов, у которых были обнаружены умеренные или подозрительные признаки лёгочной эмболии. В каждой ситуации алгоритм научился идентифицировать наличие тромбов.

По оценкам исследователей, ИИ оказался на 30% эффективнее и лучше всего справился с прогнозированием наиболее тяжёлых случаев. Разумеется, наиболее точными оказались данные, основанные на многоступенчатом исследовании, которое включает не только ЭКГ, но и СТРА. Однако в целом результаты показали, что модель не только превосходит свои исходные алгоритмы, но и лучше выявляет конкретные случаи тромбоэмболии, чем три официальных скрининговых теста. Команда искренне надеется, что её изобретение поможет врачам в проведении диагностики и спасёт много жизней.