Ученые Тюменского кардиологического научного центра — филиала Томского национального исследовательского медицинского центра РАН совместно с коллегами из лаборатории искусственного интеллекта Сбера разработали алгоритм, который автоматически анализирует результаты коронароангиографии. Статья об этом исследовании опубликована в высокорейтинговом научном журнале Scientific Data издательства Nature (Q1).
Работа посвящена определению типа коронарного кровообращения с использованием машинного обучения. Алгоритм, разработанный на основе искусственных нейронных сетей, уже автоматически анализирует результаты коронароангиографии, определяет тип коронарного кровообращения, что в дальнейшем применяется в оценке степени тяжести поражения коронарного русла.
«Исследование длилось несколько лет. Специалисты нашей лаборатории — врачи по рентгенэндоваскулярным методам диагностики и лечения — проанализировали более 1 500 ангиографических исследований, которые представляют собой видеофрагменты, выполненные в момент проведения коронароангиографии (КАГ, или коронароангиография — золотой стандарт проверки состояния артерий сердца). Результаты анализа стали основой для обучения программы: в течение двух минут искусственный интеллект проверяет результаты КАГ и, исключая различные факторы, в том числе человеческий, оценивает состояние коронарных артерий», — рассказал заведующий лабораторией рентгенэндоваскулярных методов диагностики и лечения Тюменского кардиоцентра — филиала ТНИМЦ доктор медицинских наук Иван Сергеевич Бессонов.
Сейчас получить мнение искусственного интеллекта могут все желающие и без обращения к доктору или в клинику. Для этого достаточно загрузить файл с записью результатов коронароангиографии на сайте кардиоцентра и увидеть, как программа оценивает состояние сосудов.
«Если результаты расходятся с вердиктом врача, есть повод обратиться за дополнительной консультацией к кардиологу», — отметил Иван Бессонов.
Следующим шагом, по его словам, станет интеграция алгоритма в клиническую практику для поддержки врачей при принятии решений. Практическая ценность проекта заключается не только в ускорении диагностики, но и в снижении субъективных ошибок. В перспективе планируется расширить функционал системы, включив анализ других параметров коронарных артерий, что повысит точность прогнозирования рисков у пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями.
«Внедрение технологий искусственного интеллекта в работу врачей и ученых — полезный и современный инструмент, который позволяет анализировать огромные объемы данных и выявлять сложные закономерности. Шаг за шагом искусственный интеллект становится нашим помощником, участвуя в создании медицины будущего — эффективной, доступной и ориентированной на пациента», — прокомментировал директор ТНИМЦ академик Вадим Анатольевич Степанов.
Источник: Министерство науки и высшего образования РФ
