Un nou instrument bazat pe inteligenţă artificială (AI), dezvoltat de cercetători de la Yale, poate interpreta ecocardiogramele în doar câteva minute cu o acurateţe ridicată. AI poate detecta automat o gamă largă de afecţiuni cardiace şi reprezintă un progres promiţător pentru eficientizarea diagnosticului în medicină cardiovasculară.
Cardiologii utilizează ecocardiografia pentru a diagnostica o gamă largă de anomalii funcţionale sau structurale ale inimii. Folosind peste 100 de videoclipuri şi imagini care surprind diferite părţi ale inimii, medicii specialişti evaluează zeci de măsurători, precum dimensiunea şi forma inimii, grosimea ventriculelor şi mişcarea şi funcţia fiecărei camere cardiace, pentru a evalua sănătatea inimii pacientului.
Un nou studiu, publicat luni în revista JAMA de cercetători de la Yale School of Medicine (YSM), arată că un instrument bazat pe AI poate interpreta ecocardiogramele cu un grad ridicat de acurateţe în doar câteva minute.
„Ecocardiografia este o componentă esenţială a îngrijirii cardiovasculare, dar necesită un volum imens de timp clinic din partea unor specialişti foarte bine pregătiţi pentru a evalua un volum masiv de date. Ne-am propus să dezvoltăm o soluţie care să le permită acestor experţi, adesea suprasolicitaţi, să îşi optimizeze activitatea şi să obţină rezultate mai precise într-un timp mai scurt”, a declarat dr. Rohan Khera, asistent universitar de medicină cardiovasculară la YSM şi de biostatistică (informatică medicală) la Yale School of Public Health, autorul principal al lucrării şi directorul laboratorului de ştiinţa datelor cardiovasculare (CarDS).
Cercetătorii au descoperit că instrumentul de AI, botezat PanEcho, poate efectua 39 de sarcini de diagnostic bazate pe ecocardiografii realizate din mai multe unghiuri şi poate detecta cu acurateţe inclusiv afecţiuni precum stenoza aortică severă, disfuncţia sistolică şi fracţia de ejecţie a ventriculului stâng.
Munca cercetătorilor se bazează pe un studiu anterior, publicat în 2023, în European Heart Journal, în care au demonstrat acurateţea tehnologiei.
„Am creat un instrument care analizează automat mai multe imagini ale inimii, extrăgând cele mai importante măsurători şi posibile anomalii, exact aşa cum ar face un cardiolog într-un raport medical complet”, explică Greg Holste, doctorand la UT Austin şi coautor principal al studiului, citat într-un comunicat.
PanEcho a fost dezvoltat folosind 999.727 de videoclipuri şi ecocardiografii, colectate de la pacienţi ai Yale New Haven Health între ianuarie 2016 şi iunie 2022.
Cercetătorii au validat apoi instrumentul folosind date de la 5.130 de pacienţi, precum şi de la trei cohorte externe de date de la Centrul Cardiovascular al Universităţii Semmelweis din Budapesta, Ungaria, Spitalul Universitar Stanford şi Stanford Health Care.
„Instrumentul poate acum măsura şi evalua o gamă largă de afecţiuni cardiace, ceea ce îl face mult mai atractiv pentru o utilizare clinică viitoare. Este foarte precis, poate fi mai puţin interpretabil decât o evaluare realizată de un medic. Totuşi, este un algoritm şi necesită supraveghere umană”, a menţionat dr. Evangelos K. Oikonomou, medic-cercetător specialist în medicină cardiovasculară şi coautor principal al studiului.
Posibile roluri ale AI în interpretarea ecocardiografiei
Deşi PanEcho nu este încă disponibil pentru utilizare clinică, acest studiu propune mai multe posibile aplicaţii clinice viitoare ale tehnologiei.
De exemplu, acest instrument ar putea fi folosit de specialişti pentru o primă analiză automată a imaginilor ecocardiografice din laborator. De asemenea, ar putea funcţiona ca o a doua opinie, ajutând la depistarea unor probleme care ar putea fi trecute cu vederea în evaluările anterioare.
Cercetătorii menţionează, de asemenea, că această tehnologie ar putea fi deosebit de valoroasă în medii cu resurse reduse, unde accesul la echipamente şi medici specialişti este limitat.
În aceste condiţii, medicii se bazează adesea pe dispozitive portabile de ultrasunete la punctul de îngrijire, care produc imagini de calitate mai scăzută, mai greu de interpretat.
Pentru a valida acurateţea modelului în cazul ultrasunetelor portabile, cercetătorii au folosit imagini din departamentul de urgenţă al Yale New Haven Hospital, care efectuează ecografii ca parte a îngrijirii de rutină.
„Am reprodus experienţa din medii cu resurse reduse din întreaga lume, unde medicii folosesc de obicei un aparat portabil de ultrasunete şi aşteaptă ca imaginile să fie interpretate de un cardiolog aflat în altă parte. Chiar şi atunci când a lucrat cu imagini mai puţin clare, modelul nostru a rămas performant, reuşind să identifice cu acurateţe datele necesare pentru o evaluare corectă”, a completat dr. Khera.
Cercetări în curs privind eficacitatea instrumentelor deAI
Echipa de la Yale lucrează în prezent la desfăşurarea unor studii pentru a evalua cum utilizarea acestui instrument ar putea schimba îngrijirea pacienţilor în cabinetele de ecocardiografie.
Ei vor investiga în profunzime modul în care medicii integrează acest instrument în practica de zi cu zi, analizând modificările aduse fluxului de lucru, reacţiile profesionale la informaţiile generate şi valoarea clinică potenţială a utilizării sale.
„Instrumentele de AI, precum cel validat în acest studiu, au potenţialul de a optimiza atât eficienţa, cât şi precizia actului medical, facilitând extinderea accesului la evaluare şi tratament pentru un număr mai mare de pacienţi cu afecţiuni cardiovasculare”, concluzionează dr. Eric J. Velazquez, profesor de medicină cardiovasculară şi şef al Yale Cardiovascular Medicine.
Modelul complet, împreună cu parametrii săi de învăţare, este disponibil ca open source, iar echipa de cercetare îi încurajează şi pe alţi specialişti să îl testeze pe baza propriilor date de ecocardiografii şi să contribuie la perfecţionarea acestuia.
