Модель глубокого обучения, разработанная исследователями из Программа «Искусственный интеллект в медицине» (AIM) может предсказать 10-летний риск смерти от сердечного приступа или инсульта с помощью одного рентгена грудной клетки.
В настоящее время этот риск оценивается с использованием шкалы риска атеросклеротических сердечно-сосудистых заболеваний (ASCVD). Эта статистическая модель требует многочисленных входных параметров, включая возраст, пол, расу, систолическое кровяное давление, лечение гипертонии, курение и диабет 2 типа, а также анализы крови. Пациентам с риском 7.5% и выше рекомендуются статины. Однако часто не все эти переменные доступны в электронной карте пациента.
Чтобы исправить этот недостаток, исследователи создали модель глубокого обучения, которая может оценить 10-летний риск серьезных неблагоприятных сердечно-сосудистых событий на основе обычной рентгенограммы грудной клетки. На этой неделе РСНА 2022, ежегодное собрание Радиологического общества Северной Америки, ведущий автор Якоб Вайс представил работу команды.
«Наша модель глубокого обучения предлагает потенциальное решение для популяционного оппортунистического скрининга риска сердечно-сосудистых заболеваний с использованием существующих рентгеновских изображений грудной клетки», — объясняет Вайс. «Этот тип скрининга может быть использован для выявления людей, которым было бы полезно лечение статинами, но которые в настоящее время не лечатся».
Вайс и его коллеги разработали свою модель риска CXR-CVD, используя 147,497 40,643 рентгенограмм грудной клетки от XNUMX XNUMX участников исследования. Испытание скрининга рака PLCO. Они проверили его эффективность, используя независимую группу из 11,430 10.3 амбулаторных пациентов, которые прошли плановую рентгенографию грудной клетки в Mass General Brigham и потенциально имели право на терапию статинами. При медиане наблюдения 9.6 года XNUMX% этих пациентов перенесли серьезное нежелательное сердечное событие со значительной связью между прогнозируемым с помощью модели риском и наблюдаемыми событиями.
У 2401 пациента, по которым имеется достаточно данных, команда также сравнила прогностическую ценность модели риска CXR-CVD с установленным клиническим стандартом для принятия решения о назначении статинов. В этой подгруппе пациентов модель продемонстрировала эффективность, аналогичную клиническому стандарту.
Алгоритм с открытым исходным кодом предсказывает риск сердечного приступа с помощью компьютерной томографии грудной клетки
«Прелесть этого подхода в том, что вам нужен только рентгеновский снимок, который делается миллионы раз в день по всему миру», — говорит Вайс. «Мы давно признали, что рентгеновские лучи собирают информацию, выходящую за рамки традиционных диагностических результатов, но мы не использовали эти данные, потому что у нас не было надежных и надежных методов. Достижения в области искусственного интеллекта делают это возможным сейчас».
Вайс отмечает, что это дополнительное исследование, в том числе контролируемое рандомизированное исследование, необходимо для проверки модели, которая в конечном итоге может служить инструментом поддержки принятия решений для врачей.
