Нейросеть предсказывает инсульт и… смерть
Увы, несмотря на все успехи медицины, смертность от заболеваний сердечно-сосудистой системы в мире все время растет. Если верить статистике ВОЗ, только ишемическая болезнь сердца ежегодно уносит около 17,5 миллионов жизней. Конечно, причины таких заболеваний могут быть разными, - одни связаны с инфекцией, другие имеют генетический или врожденный характер, третьи зависят от образа жизни человека. Факт, что все эти сосудистые болячки опасны для жизни. Так, атеросклероз приводит к сужению артерий, что ведет к худшему кровоснабжению органов, в том числе и сердечной мышцы, а артериальная гипертензия создает дополнительную нагрузку на сердце, и повышенные нагрузки при ослабленной сердечной мышце могут привести к смерти. А врожденный стеноз аорты - слишком узкий просвет аорты, который приводит к сильному повышению кровяного давления в верхней части тела и пониженному в нижней, - может стать причиной кровоизлияния в мозг.
Как распознать такие болезни на раннем этапе? Здесь на помощь может прийти искусственный интеллект, и уже есть кибертехнологии, помогающие предотвращать инфаркты и инсульты. Недавно, например, российские и британские ученые разработали нейросеть для поиска сужения кровеносных сосудов сердца на диагностических изображениях. Судя по статье, только что опубликованной в журнале «Scientific Reports», речь идет о найденном учеными алгоритме поиска и определения болезней сосудов. По словам разработчиков, предлагаемая ими модель способна в режиме онлайн с точностью до 94 процентов определить проблемные участки, и поможет кардиологам автоматически находить зоны патологических изменений у пациентов с ишемической болезнью сердца во время коронарной ангиографии.
Ключевым методом диагностики таких болезней считается ангиография, или исследование проходимости сосудов сердца. Это достаточно сложная процедура, когда в артерии вводят раствор рентгеноконтрастного вещества, и наблюдают за его распространением с помощью рентгеновского излучения. Если на пути крови оказываются тромбы или сужения сосуда, именуемые стенозами, то на снимках врач видит ослабление кровотока. Проблема в том, что рентгеноконтрастное вещество движется очень быстро, и при этом неравномерно распределяется в сосудах, да и качество снимков оставляет желать лучшего.
Но медицина не стоит на месте, и старые, традиционные методы диагностики, постепенно вытесняются компьютерными программами. Например, уже не первый год медики используют такие программы для оперативного и практически стопроцентно точного анализа снимков легких.
Методы компьютерной диагностики вполне применимы и в случае с сердечно-сосудистыми заболеваниями, когда на помощь врачам приходит нейросеть, - алгоритм, внутри которого живут нейроны, способные выполнять простые математические операции. При обработке большого числа примеров нейросеть определяет параметры, более всего влияющие на получение результата, а заодно и запоминает закономерности, которые могут применяться к необработанным данным.
Авторы нового метода – ученые кемеровского НИИ комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний, Томского политехнического университета и британские исследователи из Университета Лидса – протестировали восемь вариантов архитектур сверточных нейросетей, отличающихся количеством нейронов и связей между ними. Для обучения нейросети ученые использовали более 8 тысяч изображений от сотни пациентов, которых обследовали в Кемерово. Для чистоты эксперимента, на 80 процентах изображений медики вручную обозначили участки со стенозами, а 20 процентов изображений были использованы для тестирования систем.
Когда ученые сравнили параметры нескольких нейросетей, оказалось, что самая точная способна к анализу трех картинок в секунду с точностью до 95 процентов, а самая быстрая обрабатывает даже по 38 изображений в секунду, правда, и точность здесь меньше, всего 83 процента. Оптимальным вариантом ученые назвали нейросеть, способную с помощью методов машинного обучения анализировать по десять снимков в секунду с точностью до 94 процентов в режиме реального времени.
Подобная методика может использоваться не только для поиска стенозов. Кардиологи смогут с ее помощью, например, онлайн оценивать степени поражений и гемодинамики сердечных артерий.
Сейчас российские и британские ученые продолжают совместную работу над программой, способной направлять действия хирургов во время имплантации биопротеза клапана аорты.
Но нейросетевые методы могут использоваться не только для диагностики и предсказания сердечно-сосудистых заболеваний. Три года назад, в январе 2018 года, немало шума в научном мире наделала статья, опубликованная на сайте arXiv.org. Авторы статьи – американские ученые из Стэнфордского университета, - утверждали, что нейросеть можно научить… предсказывать смерть.
«Искусственный интеллект позволяет с 90-процентной точностью сказать, сколько осталось жить тяжелобольному пациенту», - уверены исследователи из Стэнфорда.
Любопытно, что толчком к таким исследованиям послужили не медицинские, а. скорее, социально-психологические факторы.
«Зачастую существует огромное расхождение между тем, как хотел бы смертельно больной пациент провести остаток дней, и тем, что происходит на самом деле, пишут авторы статьи в arXiv.org. – По статистике, около 80 процентов американцев хотели бы мирно умереть не в клинике, а дома, в кругу семьи. Однако 60 процентов больных умирают в реанимационном отделении, где им проводят тяжелые, мучительные, дорогостоящие, и, по сути, бесполезные процедуры. Между тем, многим из них было бы правильнее за несколько месяцев до кончины оказывать паллиативную помощь, включающую обезболивание и психологическую поддержку».
Но как можно заранее предугадать точную дату смерти человека, даже если этот человек неизлечимо болен? Чтобы ответить на этот вопрос, американские ученые обратились к помощи нейросетей, натренированных на составление прогноза выживания. За основу исследователи взяли медицинскую статистику, включавшую данные о двух миллионах взрослых и детей, лечившихся в университетских клиниках. В результате удалось выработать алгоритм, позволявший с точностью до 90 процентов определить, умрет ли пациент в период от ближайших трех месяцев до года, чтобы успеть обеспечить умирающему человеку необходимую палиативную помощь.
«Мы надеемся, что благодаря нашей работе смертельно больные пациенты получат шанс сказать, как бы им хотелось покинуть этот мир, прежде чем состояние ухудшится, и их дни закончатся в реанимации», - пишут авторы статьи.
Насколько точна новая методика, должны показать продолжающиеся уже три года пилотные клинические испытания в клинике Стэнфорда. А первые такие испытания , показали, что лечащие врачи могут с помощью искусственного интеллекта определять срок жизни умирающих пациентов даже с большей точностью, чем это делали исследователи.