- Статья «CoronaryDominance: разработка дата-сета для определения типа коронарного кровообращения» опубликована в высокорейтинговом научном журнале Scientific Data издательства Nature (Q1).
Исследование посвящено определению типа коронарного кровообращения с использованием машинного обучения. Алгоритм, разработанный на основе искусственных нейронных сетей, уже автоматически анализирует результаты коронароангиографии, определяет тип коронарного кровообращения, что в дальнейшем применяется в оценке степени тяжести поражения коронарного русла.
- Исследование длилось несколько лет. Специалисты нашей лаборатории – врачи по рентгенэндоваскулярным методам диагностики и лечения – проанализировали более 1500 ангиографических исследований, которые представляют собой видеофрагменты, выполненные в момент проведения коронароангиографии (КАГ, или коронароангиография – золотой стандарт проверки состояния артерий сердца). Результаты анализа стали основой для обучения программы – в течение двух минут искусственный интеллект проверяет результаты КАГ и, исключая различные факторы, в том числе человеческий, оценивает состояние коронарных артерий, - рассказал заведующий лабораторией рентгенэндоваскулярных методов диагностики и лечения Тюменского кардиоцентра – филиала Томского НИМЦ, д-р мед. наук Иван Бессонов.
Сейчас получить мнение искусственного интеллекта могут все желающие и без обращения к доктору или в клинику. Для этого достаточно загрузить файл с записью результатов коронароангиографии на сайте Кардиоцентра и увидеть, что «думает» программа о состоянии сосудов.
- Если результаты расходятся с вердиктом врача, есть повод обратиться за дополнительной консультацией к кардиологам, - отметил Иван Бессонов.
- Исследование было полностью инициативным и реализовано силами научных команд без привлечения внешнего финансирования.
– Следующим шагом станет интеграция алгоритма в клиническую практику для поддержки врачей при принятии решений. Практическая ценность проекта заключается не только в ускорении диагностики, но и в снижении субъективных ошибок. В перспективе мы планируем расширить функционал системы, включив анализ других параметров коронарных артерий, что повысит точность прогнозирования рисков у пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями, – подчеркнул Иван Бессонов.
- Внедрение технологий искусственного интеллекта в работу врачей и ученых - полезный и современный инструмент, который позволяет анализировать огромные объемы данных и выявлять сложные закономерности. Шаг за шагом, искусственный интеллект становится нашим помощником, участвуя в создании медицины будущего — эффективной, доступной и ориентированной на пациента, - прокомментировал директор Томского НИМЦ, академик РАН Вадим Степанов.
