Dirbtinis intelektas vis dažniau pasitelkiamas medicinoje ten, kur sprendimus reikia priimti greitai, o eilės tyrimams vis dar ilgos. Naujas metodas, paremtas DI, gali per kelias sekundes įvertinti įprastą elektrokardiogramą ir išskirti pacientus, kuriems tikėtina širdies nepakankamumo ar širdies vožtuvų ligų rizika.
EKG yra vienas dažniausiai atliekamų kardiologinių tyrimų: jis fiksuoja širdies elektrinį aktyvumą, leidžia įvertinti ritmą ir laidumą. Tačiau struktūriniams širdies pakitimams patvirtinti dažnai prireikia širdies echoskopijos, o jos prieinamumas daugelyje sveikatos sistemų ribotas, todėl pacientai gali laukti savaites ar net mėnesius.
Šiame kontekste DI siūlomas kaip atrankos įrankis, kuris padėtų greičiau nuspręsti, kam detalesni tyrimai reikalingi pirmiausia. Tyrėjai pabrėžia, kad algoritmas buvo apmokytas naudojant milijonų pacientų duomenis, o tai leidžia jam pastebėti subtilius EKG požymius, kurių kasdienėje praktikoje ne visada įmanoma iškart atpažinti.
Kaip tiksliai veikia metodas?
DI analizuoja EKG kreives ir ieško signalų, kurie statistiškai siejami su širdies nepakankamumu ar vožtuvų patologijomis. Esminė idėja paprasta: net jei pacientui EKG daroma dėl visai kitos priežasties, sistema galėtų automatiškai pažymėti įrašus, kuriems verta skirti papildomą dėmesį.
Tyrime, kuriame dalyvavo apie 67 000 pacientų Jungtinėse Valstijose, sistema, kaip skelbiama, gebėjo identifikuoti iki 81 proc. asmenų, turinčių širdies nepakankamumo požymių, ir iki 90 proc. pacientų, kuriems nustatytos širdies vožtuvų ligos. Tokie skaičiai rodo potencialą, tačiau jie nėra prilyginami galutinei diagnozei.
Gydytojai pabrėžia, kad net ir tikslus algoritmas nepakeičia klinikinio įvertinimo, o atrankos rezultatai turi būti patvirtinami papildomais tyrimais. Praktinis tikslas yra kitas: sumažinti praleistų atvejų riziką ir pagreitinti kelią tiems pacientams, kuriems pagalba reikalinga skubiausiai.
Ką tai keistų pacientams ir klinikoms?
Jei toks sprendimas būtų integruotas į ligoninių informacines sistemas, jis galėtų veikti tyliai fone ir automatiškai įvertinti didelius EKG srautus. Tai ypač aktualu priėmimo skyriuose, pirminėje grandyje ir regionuose, kur kardiologų bei echoskopijos paslaugų prieinamumas mažesnis.
Ankstesnis įtarimas ir greitesnis siuntimas detalesniems tyrimams dažnai reiškia ir ankstesnį gydymo pradėjimą. Širdies nepakankamumo atveju laikas yra svarbus, nes delsimas gali lemti būklės progresavimą, dažnesnes hospitalizacijas ir blogesnę gyvenimo kokybę.
Vis dėlto diegiant DI klinikinėje praktikoje būtinos aiškios atsakomybės ribos, kokybės kontrolė ir duomenų sauga. Specialistai taip pat atkreipia dėmesį į tai, kad skirtingos populiacijos, prietaisai ir EKG registravimo metodai gali daryti įtaką rezultatams, todėl prieš plačią taikymo pradžią reikia papildomų patikrų realiomis sąlygomis.
DI medicinoje sparčiai plečiasi
Tame pačiame moksliniame kontekste pristatomi ir kiti netikėti DI pritaikymai. Pavyzdžiui, Japonijos mokslininkai demonstravo metodą, kuris analizuoja maždaug penkių sekundžių trukmės veido vaizdo įrašą ir gali padėti aptikti nediagnozuotą hipertenziją bei antro tipo diabetą.
Tokios kryptys rodo bendrą tendenciją: DI vis dažniau naudojamas ne kaip gydytojo pakaitalas, o kaip pagalbinis filtras, padedantis greičiau pastebėti rizikas, teisingiau paskirstyti ribotus išteklius ir anksčiau pradėti tyrimus bei gydymą.