Mesterséges intelligenciával az infarktus ellen

A Multimodal AI for Ventricular Arrhythmia Risk Stratification (MAARS) nevű rendszer ötvözi a szív-MRI felvételeket és a páciensek egészségügyi adatait, hogy rejtett figyelmeztető jeleket azonosítson, amelyeket a hagyományos diagnosztika gyakran nem vesz észre.

– Jelenleg vannak olyan betegek, akik a legszebb éveikben halnak meg, mert nem kaptak megfelelő védelmet, míg mások feleslegesen élnek együtt defibrillátorokkal – mondta a kutatás vezetője, Natalia Trayanova, aki az MI orvosi alkalmazására specializálódott.

A vizsgálat a hipertrófiás kardiomiopátiára összpontosított – ez az egyik leggyakoribb örökletes szívbetegség, és fiatalok körében a hirtelen szívhalál egyik fő oka. Az USA-ban és Európában jelenleg alkalmazott irányelvek csak 50 százalékos pontossággal képesek azonosítani a veszélyeztetett betegeket. Ezzel szemben: a MAARS modell pontossága: 89 százalék, 40–60 éves korosztályban pedig 93 százalék, és ez a legveszélyeztetettebb csoport.

Az MI a kontrasztanyagos MRI-felvételeken megjelenő szívhegesedési mintázatokat elemzi – ezek értelmezése az orvosok számára hagyományosan rendkívül nehéz. A deep learning algoritmus új prediktív összefüggéseket talált, amelyek segítenek meghatározni a rizikócsoportokat.

– Tanulmányunk bebizonyította, hogy a mesterséges intelligencia jelentősen javítja a kockázati előrejelzést – és ezzel átalakíthatja az orvosi gyakorlatot – tette hozzá Jonathan Chrispin, a Johns Hopkins kardiológusa.

A kutatócsoport következő célja, hogy kibővítse a vizsgálatot nagyobb betegmintára, és a modellt más szívbetegségek, például a cardiac sarcoidosis vagy az arrhythmogen jobb kamrai kardiomiopátia esetében is alkalmazza.