Ученые из Университета Джонса Хопкинса (США)разработали новый ИИ-инструмент для медицинской диагностики. Он способен с точностью до 89% прогнозировать риск внезапной сердечной смерти у пациентов с гипертрофической кардиомиопатией (ГКМП) — опасным наследственным заболеванием сердца. Данная разработка не только обещает спасти множество жизней, но и может полностью изменить подход к лечению сердечно-сосудистых заболеваний.
Невидимая угроза
ГКМП — это наследственное заболевание, при котором стенки сердечной мышцы утолщаются, что может приводить к опасным аритмиям и внезапной сердечной смерти. Особенно часто это заболевание становится причиной гибели молодых людей и спортсменов, чьи сердца подвергаются высоким нагрузкам. Проблема осложняется тем, что на ранних стадиях ГКМП может протекать бессимптомно, что затрудняет своевременную диагностику и профилактику.
Существующие клинические рекомендации и методы оценки риска внезапной сердечной смерти у пациентов с ГКМП часто оказываются недостаточно точными. По статистике, они позволяют определить риск фатальных аритмий лишь в 50% случаев. Это означает, что половина пациентов остается без необходимой защиты, а другая половина может подвергаться ненужным вмешательствам, таким как установка дефибрилляторов, которые не всегда оправданы.
Искусственный интеллект, который видит больше
Чтобы решить эту проблему, команда ученых под руководством Наталии Траяновой разработала инновационную модель под названием MAARS (Myocardial Arrhythmia Risk Stratification). Эта система использует технологии глубокого обучения для анализа данных магнитно-резонансной томографии (МРТ) сердца и медицинских записей пациентов. Главное преимущество MAARS заключается в способности «видеть» то, что недоступно человеческому глазу.
Модель выявляет скрытые рубцы в тканях сердца — микроскопические повреждения, которые существенно повышают риск возникновения аритмий и внезапной сердечной смерти. Точность MAARS составляет 89%, что значительно превосходит все существующие методы. Более того, модель не только определяет степень риска, но и объясняет врачам причины, лежащие в основе этого риска. Такой подход позволяет разработать индивидуальный план лечения для каждого пациента, минимизируя вероятность летального исхода.
Как это работает
MAARS анализирует изображения МРТ сердца, чтобы выявить малейшие изменения в структуре сердечной ткани. Эти данные дополняются информацией из медицинских записей пациента, включая историю болезни, генетические факторы и функциональные показатели сердца. Затем ИИ обрабатывает эту информацию с помощью алгоритмов глубокого обучения, чтобы оценить вероятность возникновения опасных аритмий.
Одной из ключевых особенностей MAARS является ее интерпретируемость. В отличие от многих других моделей ИИ, которые работают как «черный ящик», MAARS предоставляет врачам детализированные объяснения своих прогнозов. Это делает систему не просто инструментом, а полноценным партнером в медицинской практике.
