В Тюменском кардиоцентре – филиале Томского НИМЦ работает инновационный проект «Кардиоцифра» – комплексная экосистема цифровых решений для кардиологии.
Что такое «Кардиоцифра»
«Кардиоцифра» — это инновационный проект ученых Тюменского кардиоцентра - филиала Томского НИМЦ, направленный на интеграцию искусственного интеллекта и телемедицины в кардиологическую практику. Под руководством ведущего научного сотрудника лаборатории инструментальной диагностики, д-ра мед. наук Виктора Тодосийчука команда исследователей разрабатывает передовые цифровые инструменты для науки, клиники и образования.
— Проект «Кардиоцифра» представляет собой комплексную экосистему цифровых решений для кардиологии, объединяющую технологии искусственного интеллекта, телемедицину, удаленный мониторинг, большие данные и образовательные платформы для науки, клинической практики и подготовки врачей. Важность проекта заключается в изменении парадигмы оказания кардиологической помощи — переходе от эпизодических консультаций к непрерывному проактивному наблюдению пациентов, обеспечении доступности экспертной помощи, повышении приверженности пациентов к лечению и ранней диагностике неотложных состояний через ИИ-скрининг, способный извлекать сигналы из ЭКГ и визуализационных данных, недоступных человеческому глазу. Стратегической целью проекта является создание цифрового двойника пациента — интегративной предиктивной модели, объединяющей фенотип, генотип и данные непрерывного мониторинга, — рассказал Виктор Тодосийчук.
Ключевые направления проекта
- Нейросеть для автоматического анализа коронароангиограмм
Одно из ключевых направлений проекта — разработка и обучение нейросетей. Ученые кардиоцентра создали нейросеть, которая способна провести автоматический анализ коронароангиографии с расчетом шкалы SYNTAX. Этот алгоритм позволяет быстро и объективно оценить состояние коронарных артерий, предоставляя результаты всего за 2 минуты. Его предназначение — помочь врачам и пациентам лучше понять результаты исследования и принять обоснованные решения по лечению.
- Модели ИИ для анализа электрокардиограмм
Еще одно важное направление в рамках проекта — разработка моделей искусственного интеллекта для анализа одноканальной электрокардиограммы. Эти модели способны выявлять признаки ишемической болезни сердца, диастолической дисфункции и кардиотоксичности химиотерапии с высокой точностью.
- Оценка атеросклеротических бляшек
Разработаны модели глубокого обучения для автоматической сегментации и оценки атеросклеротических бляшек по данным оптической когерентной томографии. Точность таких моделей достигает впечатляющих 98,7%.
- Неинвазивная оценка фракционного резерва кровотока (ФРК)
Сегодня команда «Кардиоцифры» работает над проектом «Виртуальный ФРК». Его назначение — неинвазивная оценка фракционного резерва кровотока на основе данных мультиспиральной компьютерной томографии коронарных артерий. По словам разработчиков, этот проект откроет новые возможности для диагностики ишемической болезни сердца.
Результаты проекта уже внедрены в клиническую и образовательную практику
Разработки «Кардиоцифры» активно используются врачами-кардиологами, помогают повышать эффективность работы клиник и обучать молодых специалистов. Например, разработанная в рамках проекта платформа «Виртуальный пациент» успешно применяется для обучения и объективной оценки компетенций будущих врачей.
Еще одно важное новшество – внедрение в клиническую практику портативных устройств для удаленного мониторинга ЭКГ и функционального состояния сердца, разработанная в сотрудничестве с учеными Сеченовского университета. Теперь врачи могут следить за состоянием больных дистанционно, моментально реагируя на изменения здоровья пациента. А внедрение автоматизированных систем анализа кардиограмм и КТ-исследований снижает риск врачебных ошибок и ускоряет постановку диагноза.
Перспективы развития проекта
По словам руководителя проекта Виктора Тодосийчука, среди приоритетных задач – разработка цифровых помощников для пациентов и врачей-кардиологов, использование предиктивного анкетирования и широкое распространение технологий телемониторинга для отслеживания динамики заболеваний.
– Важно продолжить научно-исследовательскую деятельность: дообучить существующие алгоритмы расчета SYNTAX и фракционного резерва кровотока, создать открытую базу данных для обучения ИИ, разработать мультимодальные модели и начать формировать цифровые двойники коронарных артерий. Наконец, планируется значительное расширение образовательного компонента, включая виртуальное обучение и адаптацию технологий «Виртуальный пациент» и VR-тренажеров для эффективного формирования профессиональных навыков врачей, – отметил Виктор Тодосийчук.