Алгоритм искусственного интеллекта прогнозирует риск сердечно-сосудистых заболеваний на основе данных сканирования костей.

Исследователи из Университета Эдит Коуэн (ECU) и Университета Манитобы разработали автоматизированную программу, которая может выявлять сердечно-сосудистые заболевания и риск падений на основе обычных исследований плотности костной ткани. 

Это может значительно облегчить выявление серьезных проблем со здоровьем до того, как они станут угрожающими жизни.

Алгоритм, разработанный научным сотрудником ECU доктором Кассандрой Смит и старшим научным сотрудником доктором Марком Симом, работает путем анализа изображений оценки переломов позвонков (VFA), полученных во время стандартных тестов на плотность костной ткани, которые часто являются частью планов лечения остеопороза. 

Оценивая наличие и степень кальцификации брюшной аорты (КАА) на этих снимках, программа может быстро выявлять пациентов, подверженных риску инфаркта миокарда, инсульта и опасных падений.

Что действительно впечатляет, так это скорость работы алгоритма. В то время как опытному специалисту может потребоваться пять-шесть минут, чтобы рассчитать оценку AAC по одному скану, программа машинного обучения может предсказать оценки для тысяч изображений менее чем за минуту. 

Такой уровень эффективности может стать существенным преимуществом для систем здравоохранения, стремящихся проводить скрининг больших групп населения на предмет скрытых рисков для здоровья.

Необходимость такого скрининга очевидна. В исследование, Доктор Смит обнаружил, что у поразительного количества пожилых людей (58%), прошедших стандартное сканирование плотности костной ткани, наблюдался умеренный или высокий уровень AAC.

Ещё более тревожным является тот факт, что каждый четвёртый из этих пациентов совершенно не знал о повышенном риске заболевания.

“Известно, что женщины недостаточно часто проходят обследование и получают недостаточное лечение сердечно-сосудистых заболеваний”, — отметила доктор Смит. “Это исследование показывает, что мы можем использовать широко доступные аппараты для измерения плотности костной ткани с низким уровнем облучения, чтобы выявлять женщин с высоким риском сердечно-сосудистых заболеваний, что позволит им обратиться за лечением”.”

Однако прогностическая способность алгоритма не ограничивается здоровьем сердца. Используя ту же программу, доктор Сим обнаружил, что пациенты с умеренными и высокими показателями AAC также подвержены большему риску госпитализации и переломов, связанных с падениями, по сравнению с теми, у кого показатели низкие.

“Чем выше степень кальцификации в артериях, тем выше риск падений и переломов”, — объяснил доктор Сим. Хотя традиционные факторы риска падений, такие как предыдущие падения и низкая плотность костной ткани, хорошо известны, состояние сосудистой системы редко принимается во внимание. 

“Наш анализ показал, что AAC вносит очень существенный вклад в риск падений и фактически является более значимым фактором, чем другие факторы, которые клинически определены как факторы риска падений”.”

Как и в случае с любой новой технологией, прежде чем подобный скрининг с использованием ИИ станет стандартной практикой, необходимо ответить на ряд вопросов и преодолеть ряд трудностей. 

В первую очередь, алгоритм необходимо будет проверить на более крупных и разнообразных группах пациентов и органично интегрировать в существующие клинические рабочие процессы.

Однако, если эти проблемы удастся решить, простое сканирование костей — процедура, которую уже регулярно проходят миллионы пожилых людей, — может стать системой раннего предупреждения о некоторых из самых распространенных и разрушительных проблем со здоровьем, с которыми мы сталкиваемся.