Современные методы диагностики сердца - обзор

Обновлено: 29.09.2019 | Автор: Андрей Миронов, MD
Новейшие технологии диагностики сердца включают в себя использование компьютерного и магнитно-резонансного томографов, нейросетей для анализа снимков и кардиограмм, генетический анализ.

2019. Нейросеть анализирует МРТ сердца эффективнее, чем эксперты


МРТ сердца проводится для принятия решений об операциях на сердце, установке имплантантов, назначении, изменении или отмене токсичного для сердца лечения. Сегодня для расшифровки снятые данные вручную описывает эксперт. А значит, от квалификации эксперта (и от его усталости) зависит очень многое. И конечно, очень привлекательной выглядит идея доверить эту функцию искусственному интеллекту. Команда разработчиков из Имперского колледжа Лондона (под руководством Шарлотты Манисти) обучили нейросеть всего лишь на 600 МРТ сканах. Затем нейросети и экспертам предложили данные новых сканирований 107 пациентов. Оказалось, при гораздо большей скорости обработки искусственный интеллект ошибался не чаще человека-эксперта. Вероятно, если обучающая выборка будет точнее, результаты нейросети могут стать еще лучше, и в перспективе ее диагнозы окажутся точнее человеческих.


2017. В Verily обучили ИИ диагностировать болезни сердца по фотографии сетчатки


Медицинское подразделение Google/Alphabet под названием Verily изобрело новый способ диагностики сердечных заболеваний. Компания проанализировала фотографии сетчатки глаза с помощью ИИ и обнаружила новые показатели, которые говорят о риске таких заболеваний. На изображениях сетчатки ИИ позволяет найти показатели, которые говорят о возрасте пациента, его поле, кровяном давлении и уровне сахара в крови. После этого система анализирует данные и просчитывает вероятность развития сердечно-сосудистых заболеваний. Google утверждает, что ее тест сопоставим с тестом SCORE, это европейский тест для оценки риска сердечной недостаточности.


2017. Нейросети диагностируют проблемы с сердцем более точно, чем врачи


Ученые из Стэнфорда во главе с Эндрю Энджи разработали систему, которая способна диагностировать аритмию сердца по кардиограмме, причем компьютер делает это лучше, чем эксперт. Речь идет о нейросети, которая после обучения способна диагностировать аритмию с высокой степенью точности. При этом компьютер работает не только надежнее, но и быстрее человека. Так что задачу анализа медицинских снимков и результатов ЭКГ можно переложить на компьютер после окончательной «доводки» системы. Врачу же остается лишь проверять работу ИИ-диагноста и действовать в соответствии с окончательным диагнозом.


2017. IBM Watson займется диагностикой болезней сердца


Искусственный интеллект Watson уже вовсю применяется в онкологии. Недавно его также припахали к поиску лекарств для нейродегенеративного заболевания ALS. Теперь же подразделение Watson Health собирается обучить своего воспитанника лечению болезней сердца. Watson начнет с обучения на рентгеновских снимках и УЗИ сердца с целью диагностики Стеноза аортального клапана. Это одна из самых сложных болезней для диагностики в кардиологии. Планируется, что Watson не только научится диагностировать эту болезнь по снимкам лучше докторов, но и будет прогнозировать ее наличие у пациентов на основании их симптомов.


2014. ViScope MD - стетоскоп, который сам выявляет болезни сердца


Стетоскоп - это та штука, которую врачи втыкают себе в уши, когда говорят "дышите, не дышите". Это один из самых старых медицинских инструментов, и наверное, настало время его проапгредить. Американская компания HD Medical представила цифровой стетоскоп ViScope MD, который позволяет не только слушать сердце пациента, но и смотреть его аудио-кардиограмму на жидкокристаллическом дисплее. Более того, гаджет имеет встроенный алгоритм, по которому он сам выявляет подозрительные шумы в сердце и показывает их на отдельной шкале. Еще одно преимущество этого прибора перед обычным стетоскопом в том, что он умеет запоминать/записывать результаты измерений и скидывать их на компьютер. Таким образом, врач может прикрепить запись к медицинской карте пациента и вернуться к ней позже для анализа динамики болезни.