Veštačka inteligencija predviđa verovatnoću smrti od iznenadnog srčanog zastoja

Novi model veštačke inteligencije (AI) mnogo je uspešniji od lekara u identifikaciji pacijenata sa najvećim rizikom od srčanog zastoja.

Ključna je sposobnost sistema da analizira nedovoljno iskorišćene snimke srca, pored čitavog spektra medicinskih podataka, radi otkrivanja ranije skrivenih informacija o pacijentovom zdravlju srca.

Preporučujemo

Federalno finansirani rad istraživača sa Univerziteta Džons Hopkins mogao bi spasiti mnoge živote i takođe poštedeti mnoge ljude nepotrebnih medicinskih intervencija, uključujući implantaciju nepotrebnih defibrilatora.

„Trenutno imamo pacijente koji umiru u najboljim godinama života jer nisu zaštićeni i druge koji trpe defibrilatore do kraja života bez koristi“, kaže Natalija Trajanova, koja se bavi upotrebom veštačke inteligencije u kardiologiji. „Imamo sposobnost da predvidimo sa veoma visokom preciznošću da li je neki pacijent u veoma velikoj opasnosti od iznenadne srčane smrti“.

Hipertrofična kardiomiopatija je jedno od najšćešćih naslednih srčanih oboljenja, koje pogađa jednu od 200 do 500 osoba širom sveta, i vodeći je uzrok iznenadne srčane smrti među mladim ljudima i sportistima.

Mnogi pacijenti sa hipertrofičnom kardiomiopatijom će živeti normalne živote, ali je jedan deo u značajnoj povećanoj opasnosti od iznenadne srčane smrti. Skoro je nemoguće da lekari utvrde koji su to pacijenti.

Trenutne kliničke smernice za lekare u Sjedinjenim Državama i Evropi kad je reč o identifikaciji pacijenata sa najvećim rizikom od fatalnih srčanih napada imaju oko 50% šanse za indentifikaciju odgovarajućih pacijenata, kaže Trajanova.

Novi model je značajno nadmašio kliničke smernice u svim demografskim grupama. Multimodalna AI za procenu rizika od ventrikularne aritmije (MAARS) predviđa individualni rizik od iznenadne srčane smrti analizirajući razne medicinske podatke i, prvi put, istražujući sve informacije sadržane u kontrastom poboljšanim snimcima pacijentovog srca.

Ljudi sa hipertrofičnom kardiomiopatijom razvijaju fibrozu, ili ožiljke, širom srca i to povećava rizik od iznenadne srčane smrti. Dok lekari nisu mogli da protumače neobrađene snimke magnetnom rezonancom, AI model je odmah uočio kritične ožiljačne obrasce.

„Duboko učenje nije korišćeno na tim snimcima. Možemo da dođemo do skrivenih informacija u snimcima koje obično nisu uzete u obzir“, kaže Trajanova.

Naspram tradicionalnih smernica koje su bile tačne u otprilike polovini slučajeva, AI model je bio tačan 89% kod svih pacijenta i, što je bitno, 93% kod ljudi starih između 40 i 60 godina, populacije sa hipertrofičnom kardiomiopatijom koja ima najveći rizik od iznenadne srčane smrti.

AI model takođe može da opiše zašto pacijenti imaju visok rizik, tako da lekari mogu da prilagode medicinski plan za njihove posebne potrebe.

Studija pokazuje da AI model značajno unapređuje sposobnost predviđanja najvećeg rizika u poređenju sa trenutnim algoritmima i tako može da transformiše kliničku negu.

Godine 2022, Trajanova i kolege su kreirali drugačiji multimodalni AI model koji nudi personalizovanu procenu preživljavanja za pacijente sa infarktima, predviđajući da li će i kad neko umreti od srčanog zastoja.

U planu je dalje testiranje novog modela na većem broju pacijenata i proširenje novog algoritma radi upotrebe sa drugim tipovima srčanih bolesti, uključujući srčanu sarkoidozu i aritmogenu kardiomiopatiju desne komore.

(Telegraf Nauka/EurekAlert)