Un model de învățare profundă dezvoltat de cercetătorii de la Programul de Inteligență Artificială în Medicină (AIM). poate prezice riscul pe 10 ani de deces prin infarct miocardic sau accident vascular cerebral folosind o singură radiografie toracică.
În prezent, acest risc este estimat folosind scorul de risc pentru boala aterosclerotică cardiovasculară (ASCVD). Acest model statistic necesită numeroși parametri de intrare, inclusiv vârsta, sexul, rasa, tensiunea arterială sistolică, tratamentul hipertensiunii arteriale, fumatul și starea diabetului de tip 2 și analize de sânge. Pacienților cu un risc de 7.5% sau mai mare li se recomandă administrarea cu statine. Adesea, însă, aceste variabile nu sunt toate disponibile în fișa electronică a pacientului.
Pentru a remedia acest deficit, cercetătorii au creat un model de învățare profundă care poate estima riscul pe 10 ani de evenimente cardiovasculare adverse majore dintr-o radiografie toracică de rutină. La saptamana asta RSNA 2022, reuniunea anuală a Societății de radiologie din America de Nord, autor principal Jakob Weiss a prezentat munca echipei.
„Modelul nostru de învățare profundă oferă o soluție potențială pentru screening-ul oportunist bazat pe populație al riscului de boli cardiovasculare, folosind imaginile cu raze X toracice existente”, explică Weiss. „Acest tip de screening ar putea fi folosit pentru a identifica persoanele care ar beneficia de medicamente cu statine, dar care nu sunt tratate în prezent.”
Weiss și colegii săi și-au dezvoltat modelul de risc CXR-CVD folosind 147,497 de raze X toracice de la 40,643 de participanți la Studiu de screening al cancerului PLCO. Ei i-au testat performanța folosind un grup independent de 11,430 de pacienți ambulatori care au avut o radiografie toracică de rutină la Mass General Brigham și au fost potențial eligibili pentru terapia cu statine. Pe parcursul perioadei de urmărire mediană de 10.3 ani, 9.6% dintre acești pacienți au suferit un eveniment cardiac advers major, cu asociere semnificativă între riscul prezis de model și evenimentele observate.
La cei 2401 de pacienți cu date suficiente disponibile, echipa a comparat, de asemenea, valoarea prognostică a modelului de risc CXR-CVD cu standardul clinic stabilit pentru a decide eligibilitatea pentru statine. În acest subgrup de pacienți, modelul a prezentat performanțe similare cu standardul clinic.
Algoritmul open-source prezice riscul de atac de cord de la scanarea toracică
„Frumusețea acestei abordări este că aveți nevoie doar de o radiografie, care este obținută de milioane de ori pe zi în întreaga lume”, spune Weiss. „Am recunoscut de mult timp că razele X captează informații dincolo de rezultatele diagnosticului tradițional, dar nu am folosit aceste date pentru că nu am avut metode robuste și de încredere. Progresele în inteligența artificială fac acest lucru posibil acum.”
Weiss observă că cercetarea suplimentară, inclusiv un studiu randomizat controlat, este necesară pentru a valida modelul, care ar putea servi în cele din urmă ca instrument de sprijinire a deciziilor pentru medici.
