Разработан алгоритм для оценки состояния коронарных артерий с помощью нейросети
Алгоритм на основе нейросети, который автоматически анализирует результаты коронароангиографии, разработали ученые Тюменского кардиологического научного центра - филиала Томского НИМЦ совместно с коллегами из лаборатории искусственного интеллекта Сбера. Это поможет ускорить диагностику состояния артерий сердца и снизит субъективные ошибки, сообщили ТАСС в пресс-службе Минобрнауки РФ.
В министерстве отметили, что коронароангиография (КАГ) - это "золотой стандарт" проверки состояния артерий сердца. В течение нескольких лет врачи анализировали более 1500 ангиографических исследований, которые представляют собой видеофрагменты, выполненные в момент проведения коронароангиографии.
"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", - приводятся в сообщении слова завлабораторией рентгенэндоваскулярных методов диагностики и лечения Тюменского кардиоцентра - филиала Томского НИМЦ, доктора медицинских наук Ивана Бессонова.
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.
"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", - приводятся слова Бессонова.
Исследование было полностью инициативным и реализовано силами научных команд без привлечения внешнего финансирования. Статья "CoronaryDominance: разработка дата-сета для определения типа коронарного кровообращения" опубликована в высокорейтинговом научном журнале Scientific Data издательства Nature (Q1).