Технологии в кардиологии

Рима Арнаут хочет быть ясной: искусственный интеллект, который она создала для анализа сердечных сканирований, которые легко превзошли человеческих экспертов по своей задаче, не готова заменить кардиологов. Это была ограниченная задача, отмечает она, только первый шаг в том, что делает кардиолог при оценке эхокардиограммы (изображение, создаваемое отрывом звуковых волн от сердца). «Лучшая техника все еще находится в голове обученного эхокардиографа», - говорит она.

Но с экспериментальными системами искусственного интеллекта, достигающими такого быстрого прогресса в медицинской сфере, особенно в задачах, связанных с медицинскими изображениями, Арнаут видит потенциал для больших изменений в своей профессии. И когда ее 10-летняя двоюродная сестра выразила желание стать рентгенологом, когда она вырастет, у Арнаута был четкий совет:” я сказал ей, что она должна научиться кодировать", - говорит она со смехом.

Арнау, ассистент-профессор и кардиолог из Калифорнийского университета в Сан-Франциско, не отстает от своих исследований в области вычислительной медицины; она опубликовала это новое исследование в журнале Digital Medicine. В исследовании Арнаут и ее коллеги использовали глубокое обучение, в частности нечто, называемое сверточной нейронной сетью, для обучения системы искусственного интеллекта, которая может классифицировать эхокардиограммы в соответствии с типом показанного вида.

Эта классификация является первым шагом кардиолога при исследовании образа сердца. Потому что сердце - такая сложная структура - это асимметричный орган с четырьмя камерами, четырьмя клапанами и кровью, постоянно втекающими внутрь и выходившими через несколько сосудов. Эхокардиографы снимают видео с разных позиций. Когда врачи готовы проанализировать эти видеоролики, им сначала нужно выяснить, на какой взгляд они смотрят, и какие анатомические особенности они видят.

Обычно кардиолог будет смотреть на видео с высокой разрешающей способностью эхокардиограммы, показывая перемещающееся изображение, захваченное, когда инструмент обработки изображений перемещается вокруг сундука пациента. Но у ИИ была гораздо сложнее задача. Ему были предоставлены неподвижные изображения, снятые с видеоклипов, и изображения были сжаты до 60 на 80 пикселей каждый.

Когда ИИ и экспертам-кардиологам было предложено сортировать эти крошечные черно-белые изображения на 15 категорий взглядов, ИИ достиг точности 92%. Люди получили только 79 процентов правильно. «Это были отличные эхокардиографы, - говорит Арнау, - но это трудная задача. Мы не привыкли видеть, как изображения сжимаются и выходят из контекста ». ИИ выполнил этот первый шаг в анализе сердечного изображения и постановке диагноза. Человек-кардиолог смотрит на многие из этих сканирований, чтобы исследовать более 20 структур в сердце, а затем синтезирует эту информацию, чтобы прийти к выводу. В настоящее время Arnaout работает над новой версией технологии, которая может предпринять следующие шаги для выявления различных заболеваний и проблем с сердцем. «Человеческий эхокардиограф может смотреть на любое сердце, независимо от того, какой дефект, и выяснить, что происходит», - говорит Арнаут. «Я заинтересован в создании платформы, которая может это сделать». Тем не менее, даже если она выполняет свою задачу, она не думает, что человеческие кардиологи будут уволены с работы. «Как кардиологи, мы читаем изображения, а затем идем к пациенту», - говорит она. «Таким образом, мы оба читаем изображения и практикуем медицину. Я не думаю, что вторая часть будет принята так быстро ».