Штучний інтелект в діагностиці недостатності мітрального клапана.

Мітральний клапан один клапанів серця, який забезпечує фізіологічний тік крові з лівого передсердя до лівого шлуночка. Сам мітральний клапан належить до групи стулкових, тобто складається з двох стулок, які герметично  закриваються не дозволяючи току крові повертатися до передсердя.

Через вроджену ваду чи в результаті того, чи іншого захворювання відбувається порушення герметичності й з’являється зворотній тік крові (регургітація). Порушення току крові призводить до появи таких симптомів, як задишка, аритмія, тахікардія, набряки.

Визначення ступеня тяжкості мітральної недостатності являється критично важливим для вибору тактики лікування - зачекати та обмежитись медикаментозною терапією чи проводити хірургічне втручання по пластиці чи заміні клапана.

Підтвердження діагнозу й визначення ступеня тяжкості патології проводиться за допомогою УЗД серця трансторакально чи через стравохід. Широко застосовуються ультразвукові доплерівські методики та  3D/4D моделювання.

Нове програмне забезпечення, яке розроблене науковцями з Інституту серця Шмідта, призначене прискорити процес діагностики й вибору тактики лікування.

Для розробки нової програми з алгоритмами штучного інтелекту було використано дані 58 000 трансторакальних ехокардіограм – УЗД серця, яке використовувалось для загальної оцінки функцій серця, включаючи показники регургітації мітрального клапана.  

Тестування проводилось на 1800 пацієнтах Інституту серця Шмідта та 915 хворих зі Стенфордського медичного центру.

Результати показали, що модель ШІ продемонструвала високу точність у виявленні мітральної недостатності середнього й важкого ступенів. Після аналізу відео 50 000 досліджень серця штучний інтелект точно визначив найбільш важливі відео з погляду тяжкості регургітації.

Заступник директора Інституту серця Шмідта зазначає: «Нове програмне забезпечення дозволить покращити ідентифікацію пацієнтів з мітральною недостатністю, що стає все більш поширеною серед старіючого населення, та персоналізувати підхід до кожного пацієнта».

За останній період лікарі цього медичного закладу виконали понад 1500 роботизованих операцій з приводу лікування недостатності мітрального клапана зі 100% успіхом.

По матеріалах medimaging.net

Рання діагностика серцево-судинних захворювань на основі штучного інтелекту

 

Група науковців з технологічного університету Граца розробили новий метод ранньої діагностики серцево-судинних захворювань на доклінічній стадії.

Програмне забезпечення з алгоритмами штучного інтелекту проводить аналіз електричного поля, й на основі отриманих даних проводиться діагностика й передбачення подальшого розвитку патології. Використання цієї технології дозволить підвищити точність діагностики й зменшити кількість інтервенційних процедур.

Серцево-судинні захворювання являються найпоширенішою причиною смертні у всьому світі. Патологія часто діагностується в гострій стадії, коли необхідно проводити негайне лікування.

 

В рамках проекту «Механізми, моделювання й симуляція аортальних захворювань» була розроблена нова технологія «Артеріоскоп» для діагностики серцево-судинних захворювань на ранніх стадіях. Вона ґрунтується на аналізі зміні електричного поля серця й судинної системи.

 

Один з розробників пояснює: «Ключовий принцип – будь-яке захворювання змінює функціонування всього механізму серцево-судинної системи, що, своєю чергою, веде до певних зміни зовнішнього електричного поля. Це перш за все стосується таких хвороб, як атеросклероз, розшарування аорти, аневризми, вади серцевих клапанів тощо».

 

Технологія базується на аналізі електричних, оптичних й біоінмендансних сигналів, які реєструються при ЕКГ чи смарт-годинниками з функціями ЕКГ, вимірювання тиску тощо. Отримані дані аналізуються програмним забезпеченням з алгоритмами штучного інтелекту, котрі виявляють зміни, що можуть бути симптомами серцево-судинних захворювань.

Для створення симуляційної моделі використовувалися реальні клінічні дані й показники серцево-судинної системи. По отриманим даним визначається ступінь жорсткості аорти, ранній симптом внутрішньої оболонки аорти. Точність діагностики склала понад 90%. Потім створюється електронний близнюк, що повністю моделює стан аорти, а далі - передбачується перебіг захворювання. 

   

Успіх дослідження пояснюється тісною співпрацею між фізиками й інженерами-електриками. Комбінація цих дисциплін дозволило виявити чіткий взаємозв’язок між механічним зміна в серцево-судинні системі та змінами в електричному полі.

Нова розробка дозволить розширити можливості терапевтичного лікування захворювань судин й серця, завдяки ранній діагностиці, та відстрочити чи навіть заміти інвазивні операції.

Науковці продовжують працювати над підвищенням точності симуляціної моделі й можливості використання технології «Артеріоскоп» в клінічній практиці.

 

По матеріалам medica-tradefair