Ученые Тюменского кардиологического научного центра в сотрудничестве с коллегами из лаборатории искусственного интеллекта Сбера разработали алгоритм, который автоматически анализирует результаты коронароангиографии. Исследование было опубликовано в высокорейтинговом научном журнале Scientific Data, издаваемом Nature (Q1).
Работа посвящена определению типа коронарного кровообращения с использованием методов машинного обучения. Алгоритм, основанный на искусственных нейронных сетях, уже способен автоматически анализировать результаты коронароангиографии и определять тип коронарного кровообращения, что в дальнейшем помогает оценить степень тяжести поражения коронарных артерий.
«Исследование длилось несколько лет. Специалисты нашей лаборатории — врачи, занимающиеся рентгенэндоваскулярными методами диагностики и лечения — проанализировали более 1 500 ангиографических исследований, представляющих собой видеофрагменты, полученные во время проведения коронароангиографии (КАГ). Результаты анализа стали основой для обучения программы: в течение двух минут искусственный интеллект проверяет результаты КАГ, исключая различные факторы, включая человеческий, и оценивает состояние коронарных артерий», — рассказал заведующий лабораторией рентгенэндоваскулярных методов диагностики и лечения Тюменского кардиоцентра, доктор медицинских наук Иван Сергеевич Бессонов.
Теперь любой желающий может получить мнение искусственного интеллекта без обращения к врачу или в клинику. Для этого достаточно загрузить файл с записью результатов коронароангиографии на сайте кардиоцентра и увидеть, как программа оценивает состояние сосудов. Если результаты не совпадают с выводами врача, это может стать поводом для дополнительной консультации с кардиологом.
«Опубликоваться в Nature — это заветная мечта и большая удача для ученого. Было приятно, когда один из рецензентов отметил, что наша работа является образцом использования искусственного интеллекта в медицине. Все статьи в таких журналах проходят строгую рецензию — трое независимых экспертов из различных областей делают множество замечаний. Процесс исправления замечаний рецензентов и главного редактора занял несколько месяцев», — отметили ученые центра.
Следующим шагом станет интеграция алгоритма в клиническую практику для поддержки врачей в принятии решений. Практическая ценность проекта заключается не только в ускорении диагностики, но и в снижении субъективных ошибок. В будущем планируется расширить функционал системы, добавив 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 — это полезный и современный инструмент, который позволяет анализировать большие объемы данных и выявлять сложные закономерности. Искусственный интеллект постепенно становится нашим помощником, участвуя в создании медицины будущего — эффективной, доступной и ориентированной на пациента», — прокомментировал директор ТНИМЦ, академик Вадим Анатольевич Степанов.
