Новый алгоритм искусственного интеллекта (ИИ), разработанный Iscte - Instituto Universitário de Lisboa, может предсказать вероятность того, что пациент перенесет острый инфаркт миокарда за 13 минут до его наступления, что позволяет проводить проактивные медицинские вмешательства.
Система была создана в сотрудничестве с Медицинским факультетом Лиссабонского университета, который предоставил клинические данные для обучения и тестирования моделей ИИ. Она была протестирована в реальных условиях в больнице Santa Maria в отделении кардиологии интенсивной терапии.
По словам Мигеля Салеса Диаса, главного исследователя проекта AIM Health, алгоритм значительно предсказывает риск ишемии, состояния, при котором снижается кровоток к сердечной мышце. Система постоянно мониторит физиологические данные пациентов и сигнализирует медицинскому персоналу, когда обнаруживает значительные изменения.
«Мы разработали пилотный проект, который показал хорошие результаты, и сейчас работаем над его внедрением», - сказал Диас, добавив, что цель состоит в том, чтобы расширить систему на другие отделения кардиологии интенсивной терапии.
Это применение ИИ означает переход от реактивной медицины к проактивной, что позволяет рано вмешиваться в терапию до того, как произойдет инфаркт. «Мы можем начать лечение или исправить повреждения до того, как пациент пострадает», - подчеркнул кардиолог Луиш Розарио.
Проект AIM Health также разработал второй продвинутый инструмент, который использует компьютерное зрение и ИИ для помощи кардиологам в диагностике кальцификации аортального клапана. Эта система автоматически идентифицирует клапан на МРТ и эхокардиографических исследованиях, различая кальцинированные и здоровые клапаны, а также количественно определяет присутствующий кальций.
«Набор изображений, который мы используем для обучения нашего алгоритма, потребовал бы 22 часа, чтобы клиницист проанализировал его вручную, но мы делаем это в реальном времени», - отметил Диас. Розарио добавил, что скорость и точность этой технологии облегчают раннюю диагностику, что необходимо для планирования персонализированного лечения, позволяя врачам сосредоточиться на более сложных клинических задачах.