В точной диагностике ишемической болезни сердца помогает искусственный интеллект: исследования
Доктора, использующие алгоритм искусственного интеллекта (ИИ) для оценки эхокардиограмм, более точны и уверенны в своих решениях
Наука и жизнь
Стресс-эхокардиография – один из наиболее широко используемых инструментов для оценки ишемической болезни сердца (ИБС). Врачи сравнивают изображения того, как движется стенка сердца до и после тренировки или фармакологического стресс-теста. Однако эти изменения могут быть замечены «на глаз» только опытным диагностом. К тому же одно и того же эхо-сканирование специалисты могут трактовать по-разному.
Группа ученых Оксфордского университета под руководством профессора Пола Лисона изучила, как с помощью искусственного интеллекта (ИИ) точно оценить такие изменения. Исследования опубликованы в журнале JACC: Cardiovascular Imaging.
Исследователи разработали индивидуальную последовательность алгоритмов искусственного интеллекта, которые могут автоматически обрабатывать и извлекать новые функции из стресс-эхокардиограммы. Затем они включили эти функции в специально разработанную модель, которая была обучена различать пациентов со значительной ишемической болезни сердца и пациентов без нее. Как оказалось, в 86% случаев модель правильно выбирала те случаи, где наблюдались признаки тяжелой ИБС.
Правильное решение
Ученые попросили четырех опытных эхокардиографов просмотреть те же эхокардиограммы, которые классифицировал алгоритм. Для половины сканирований эхокардиографам была предоставлена копия отчета AI. Затем, несколько месяцев спустя, их попросили снова просмотреть сканы, но на этот раз предоставили информацию ИИ о другой половине сканов. Каждый раз, когда они просматривали сканирование, они также указывали, насколько уверены в своем суждении.
Исследование показало, что когда у эхокардиографов был отчет, созданный ИИ, они идентифицировали 95% сканирований, показывающих заболевание коронарной артерии, по сравнению с 85%, когда у них не было помощи ИИ. Это также привело к увеличению самооценки уверенности в своих суждениях на 10% и к снижению неуверенных суждений на 29%.