.jpg)
.jpg)
.jpg)
Нарушение функций клапанов сердца приводит к развитию сердечной недостаточности и диагностируется с помощью эхокардиографии (эхоКГ, УЗИ сердца), однако данное диагностическое исследование напрямую зависит от навыков диагноста и является ресурсозатратной процедурой.
В то же время рентгенография органов грудной клетки – одно из наиболее частых исследований, проводимых среди всех пациентов, – не используется для оценки функций сердца или кардиологической диагностики. Это достаточно простой, широкодоступный и воспроизводимый метод, в связи с чем исследовательская команда из Университета Осаки (Япония) предприняла попытку использовать данные таких исследований в качестве метода кардиодиагностики для снижения зависимости от эхоКГ. Результаты исследования опубликованы в журнале The Lancet Digital Health.
В ходе данной работы были использованы мультицентровые данные, в общей сложности составившие более 22 тысяч рентгенограмм (РГ) и сопоставленные с ними результаты 22 тысяч эхоКГ от 17 тысяч пациентов, проводимых в период 2013-2021г. Дополнительная валидация проводилась на данных 3311 РГ из внешних учреждений.
Система искусственного интеллекта (ИИ) обучалась на РГ в качестве входных данных и эхоКГ в качестве выходных данных. В ходе исследования системе удалось определить следующие типы нарушений функций клапанов сердца: фракция выброса левого желудочка, трикуспидальная, митральная, легочная и аортальная регургитации, аортальный и митральный стенозы, дилатация нижней полой вены.
.jpg)
Карты значимости для (слева направо): фракции выброса левого желудочка, скорости трикуспидальной регургитации, митральной регургитации, аортального стеноза и общие карты
Статистический показатель AUC находился в диапазоне от 0,83 до 0,92. В частности, для определения 40% фракции выброса левого желудочка, одного из ключевых функциональных показателей работы сердца, показатель AUC составил 0,92, что указывает на достаточно высокий уровень точности диагностического исследования.
Разработанный метод оценки функции работы сердца открывает большие перспективы для масштабирования диагностики кардиопатологии, поскольку может использоваться в учреждениях, где отсутствуют специалисты по эхоКГ, и в качестве дополнения к диагностике по экстренным показаниям, в том числе в ночное время.
Материал подготовлен в рамках проекта «Медицина в точке бифуркации». Проект поддержан грантом Минобрнауки России в рамках федерального проекта «Популяризация науки и технологий»
