Naukowcy opracowali model głębokiego uczenia, który przewiduje 10-letnie ryzyko śmierci z powodu choroby serca za pomocą jednego skanu klatki piersiowej. Wyniki badań zostały przedstawione na dorocznym spotkaniu Radiological Society of North America.
W celu przepisania profilaktycznych statyn przeprowadza się standardową ocenę ryzyka sercowo-naczyniowego. Klasyczna analiza obejmuje metodę statystyczną, która uwzględnia wiele czynników, takich jak demografia, parametry biomarkerów, nieprawidłowości i niezdrowe nawyki. Te dane nie zawsze są dostępne, a więc dokładność przewidywania jest znacznie ograniczona.
Aby poprawić przewidywanie ryzyka chorób serca, naukowcy opracowali model głębokiego uczenia. Wytrenowali go na 147 497 radiogramach klatki piersiowej pochodzących od 40 643 uczestników wieloośrodkowego randomizowanego badania przesiewowego raka prostaty, płuc, jelita grubego i jajników.
Następnie przetestowali algorytm przy użyciu innych danych od 11 430 pacjentów, którzy wcześniej potencjalnie nadawali się do terapii statynami. Spośród nich 1 096 cierpiało na choroby sercowo-naczyniowe w ciągu ostatnich 10 lat od wykonania zdjęcia rentgenowskiego. Pozostali pacjenci nie mieli takich problemów.
W efekcie model AI przewiduje ryzyko choroby z dużą dokładnością. U pacjentów z problemami sercowo-naczyniowymi obliczony poziom był istotnie wyższy.
Według głównego autora badania, Jacoba Weissa, algorytm pomoże zidentyfikować osoby, które odniosłyby korzyści z rozpoczęcia leczenia statynami. Weiss powiedział:
Na podstawie pojedynczego istniejącego obrazu RTG klatki piersiowej nasz model głębokiego uczenia się przewiduje przyszłe poważne niekorzystne zdarzenia sercowo-naczyniowe z podobną skutecznością i wartością dodaną do ustalonego standardu klinicznego.
Weiss dodał, że potrzeba więcej badań, aby zatwierdzić model, który w przyszłości mógłby służyć jako narzędzie wspomagające decyzje lekarzy leczących.
Przypomnijmy, że we wrześniu naukowcy stworzyli AI, która wykrywa choroby na podstawie zdjęć radiologicznych.
