Sztuczna inteligencja przewiduje zawały. Całe lata wcześniej
Naukowcy z Case Western Reserve University, University Hospitals oraz Houston Methodist rozpoczęli przełomowy projekt, którego celem jest wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) do przewidywania niewydolności serca i innych zdarzeń sercowo-naczyniowych z niespotykaną dotąd precyzją. Inicjatywa ma na celu nie tylko określenie ryzyka, ale również przewidywanie czasu wystąpienia takich zdarzeń dzięki modelom AI uczącym się na podstawie skanów pacjentów.
Według American Heart Association choroby sercowo-naczyniowe są główną przyczyną zgonów na świecie, odpowiadając za ponad 17 mln rocznie. Pomimo ogromnej skali problemu, dokładne identyfikowanie osób o wysokim ryzyku pozostaje dużym wyzwaniem. Nowy projekt ma na celu wypełnienie tej luki poprzez zastosowanie zaawansowanych narzędzi AI do analizy skanów CT, które wykrywają złogi wapnia w tętnicach.
AI jako narzędzie w walce z zawałami serca
Skanowanie to, oprócz pomiaru złogów, dostarcza informacji o aorcie, kształcie serca, płucach, mięśniach i wątrobie, co tworzy bogaty zestaw danych do analizy przez sztuczną inteligencję. Projekt otrzymał 4 miliony dolarów dofinansowania z dwóch grantów przyznanych przez National Institutes of Health, co podkreśla jego potencjał w transformacji opieki kardiologicznej.
Ten projekt to znaczący krok naprzód w kierunku spersonalizowanej opieki zdrowotnej
Modele predykcyjne oparte na AI
Zespół badawczy zamierza stworzyć modele predykcyjne, które będą interpretować dane z tomografii komputerowej w połączeniu z czynnikami ryzyka klinicznego i informacjami demograficznymi. Dzięki temu, jak podkreśla Sadeer Al-Kindi, kardiolog obrazowy z Houston Methodist DeBakey Heart and Vascular Center, możliwe będzie odkrycie kluczowych zależności między zdrowiem serca a składem ciała.
Wykorzystując dane z istniejących skanów CT, modele AI będą analizować nie tylko złogi wapnia, ale także kształt serca, skład ciała, gęstość kości i tłuszcz trzewny, uwzględniając wiek i inne dane demograficzne.
Jak podkreśla jeden z naukowców biorących udział w projekcie, celem jest opracowanie nieinwazyjnej, dokładnej i spersonalizowanej metody przewidywania ryzyka chorób sercowo-naczyniowych, która zostanie płynnie zintegrowana z istniejącymi procesami klinicznymi, wspierając podejmowanie decyzji i minimalizując potrzebę inwazyjnych procedur diagnostycznych.
Zdaniem autorów projekt może przyczynić się do lepszego zrozumienia nowych czynników ryzyka i wspierać lekarzy w podejmowaniu szybkich decyzji terapeutycznych. Dzięki integracji AI z rutynowymi badaniami diagnostycznymi projekt nie tylko ma szansę poprawić wyniki leczenia pacjentów, ale także stworzy fundamenty dla bardziej spersonalizowanych, wydajnych i skutecznych systemów opieki zdrowotnej.
***
Bądź na bieżąco i zostań jednym z 88 tys. obserwujących nasz fanpage - polub Geekweek na Facebooku i komentuj tam nasze artykuły!
