მეცნიერებმა შეიმუშავეს ხელოვნური ინტელექტის (AI) სისტემა, რომელსაც შეუძლია გააანალიზოს თვალის სკანირება ოპტიკოსთან ან თვალის კლინიკაში რუტინული ვიზიტის დროს და დაადგინოს პაციენტები, რომლებსაც აქვთ გულის შეტევის მაღალი რისკი.
ექიმებმა აღიარეს, რომ ბადურის პაწაწინა სისხლძარღვების ცვლილებები უფრო ფართო სისხლძარღვთა დაავადების მაჩვენებელია, მათ შორის გულის პრობლემები.
კვლევაში, რომელსაც ხელმძღვანელობდა ლიდსის უნივერსიტეტი, ღრმა სწავლის ტექნიკა გამოიყენეს ხელოვნური ინტელექტის სისტემის სწავლებისთვის, რათა ავტომატურად წაეკითხა ბადურის სკანირება და გამოავლინოს ის ადამიანები, რომლებსაც მომდევნო ერთი წლის განმავლობაში სავარაუდოდ დაემართათ გულის შეტევა.
ღრმა სწავლება არის ალგორითმების რთული სერია, რომელიც კომპიუტერებს საშუალებას აძლევს ამოიცნონ მონაცემების შაბლონები და გააკეთონ პროგნოზები.
წერს ჟურნალში Nature Machine Intelligence, მკვლევარები აცხადებენ, რომ ხელოვნური ინტელექტის სისტემას ჰქონდა სიზუსტე 70%-დან 80%-მდე და შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც მეორე მიმართვის მექანიზმი სიღრმისეული გულ-სისხლძარღვთა გამოკვლევისთვის.
ღრმა სწავლის გამოყენებამ ბადურის სკანირების ანალიზში შეიძლება მოახდინოს რევოლუცია პაციენტების რეგულარულად სკრინინგში გულის დაავადების ნიშნებისთვის.
პროფესორი ალექს ფრანგი, რომელიც ფლობს ბრილიანტის საიუბილეო კათედრას გამოთვლით მედიცინაში ლიდის უნივერსიტეტში და არის ალან ტურინგის ინსტიტუტის ტურინგის სტიპენდიანტი, ხელმძღვანელობდა კვლევას. მან თქვა: „გულ-სისხლძარღვთა დაავადებები, მათ შორის გულის შეტევა, არის ადრეული სიკვდილის წამყვანი მიზეზი მსოფლიოში და სიდიდით მეორე მკვლელი დიდ ბრიტანეთში. ეს იწვევს ქრონიკულ დაავადებებსა და უბედურებას მთელ მსოფლიოში.
"ეს ტექნიკა ხსნის გულის დაავადების სკრინინგის რევოლუციის შესაძლებლობას.ბადურის სკანირება შედარებით იაფია და ჩვეულებრივ გამოიყენება მრავალ ოპტიკურ პრაქტიკაში. ავტომატური სკრინინგის შედეგად, პაციენტები, რომლებიც ავადმყოფობის მაღალი რისკის ქვეშ არიან, შეიძლება გადაეგზავნონ გულის სპეციალისტს.
"სკანირება ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას გულის დაავადების ადრეული ნიშნების დასაკვირვებლად."
შესწავლა მოიცავდა მეცნიერთა, ინჟინრებისა და კლინიკის მუშაკთა მსოფლიო თანამშრომლობას ლიდსის უნივერსიტეტიდან; Leeds Teaching Hospitals' NHS Trust; იორკის უნივერსიტეტი; ციქსის ბიოსამედიცინო ვიზუალიზაციის ინსტიტუტი ნინგბოში, ჩინეთის მეცნიერებათა აკადემიის ნაწილი; კოტ-დაზურის უნივერსიტეტი, საფრანგეთი; ბიოტექნოლოგიური ინფორმაციის ეროვნული ცენტრი და თვალის ეროვნული ინსტიტუტი, ორივე ნაწილი აშშ-ის ჯანმრთელობის ეროვნული ინსტიტუტის ნაწილია; და KU Leuven ბელგიაში.
დიდი ბრიტანეთის ბიობბანკმა მოგვაწოდა მონაცემები კვლევისთვის.
კრის გეილი, კარდიოვასკულარული მედიცინის პროფესორი ლიდსის უნივერსიტეტში და კონსულტანტი კარდიოლოგი Leeds Teaching Hospitals NHS Trust, იყო კვლევის ერთ-ერთი ავტორი.
მან თქვა: "AI სისტემას აქვს პოტენციალი გამოავლინოს პირები, რომლებიც ესწრებიან თვალის რუტინულ სკრინინგს, რომლებიც იმყოფებიან გულ-სისხლძარღვთა დაავადებების უფრო მაღალი რისკის ქვეშ, რითაც პრევენციული მკურნალობა შეიძლება ადრე დაიწყოს ნაადრევი გულ-სისხლძარღვთა დაავადების თავიდან ასაცილებლად."
ღრმა სწავლა
ღრმა სწავლის პროცესში, ხელოვნური ინტელექტის სისტემამ გააანალიზა ბადურის სკანირება და გულის სკანირება 5000-ზე მეტი ადამიანისგან. ხელოვნური ინტელექტის სისტემამ გამოავლინა კავშირი ბადურის პათოლოგიასა და პაციენტის გულში არსებულ ცვლილებებს შორის.
გამოსახულების ნიმუშების შესწავლის შემდეგ, ხელოვნური ინტელექტის სისტემას შეეძლო შეაფასოს მარცხენა პარკუჭის, გულის ოთხი კამერიდან ერთ-ერთის ზომა და ტუმბოს ეფექტურობა მხოლოდ ბადურის სკანირებით. გადიდებული პარკუჭი დაკავშირებულია გულის დაავადების გაზრდილ რისკთან.
მარცხენა პარკუჭის სავარაუდო ზომისა და მისი გადატუმბვის ეფექტურობის შესახებ ინფორმაცია, პაციენტის, მათი ასაკისა და სქესის შესახებ ძირითად დემოგრაფიულ მონაცემებთან ერთად, ხელოვნური ინტელექტის სისტემას შეუძლია წინასწარ განსაზღვროს მათი გულის შეტევის რისკი შემდგომში. 12 თვე.
ამჟამად, დეტალები პაციენტის მარცხენა პარკუჭის ზომისა და გადატუმბვის ეფექტურობის შესახებ შეიძლება განისაზღვროს მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ მას აქვს დიაგნოსტიკური ტესტები, როგორიცაა ექოკარდიოგრაფია ან გულის მაგნიტურ-რეზონანსული ტომოგრაფია. ეს დიაგნოსტიკური ტესტები შეიძლება იყოს ძვირი და ხშირად ხელმისაწვდომია მხოლოდ ჰოსპიტალურ გარემოში, რაც მათ მიუწვდომელს ხდის ადამიანებისთვის იმ ქვეყნებში, სადაც ჯანდაცვის სისტემები ნაკლებადაა აღჭურვილი - ან განვითარებულ ქვეყნებში ჯანდაცვის ხარჯები და ლოდინის დრო ზედმეტად იზრდება.
სვენ პლეინმა, ბრიტანული გულის ფონდის პროფესორმა გულ-სისხლძარღვთა გამოსახულების საკითხებში ლიდსის უნივერსიტეტში და კვლევითი ნაშრომის ერთ-ერთმა ავტორმა, თქვა: "AI სისტემა შესანიშნავი ინსტრუმენტია ბუნებაში არსებული რთული შაბლონების გასახსნელად. და ეს არის ის, რაც ჩვენ აქ აღმოვაჩინეთ - ბადურის ცვლილებების რთული ნიმუში, რომელიც დაკავშირებულია გულში არსებულ ცვლილებებთან."
