Novi uvidi iz studije AI-ENCODE pokazali su da je veštačka inteligencija (AI) uspešno omogućila automatizovano izdvajanje ključnih funkcionalnih i fizioloških podataka iz rutinskih angiograma. Rezultati su predstavljeni na naučnim sesijama Društva za kardiovaskularnu angiografiju i intervencije (SCAI) 2024.
Koronarna angiografija je široko korišćena dijagnostička procedura za identifikaciju bolesti koronarnih arterija (CAD), koja se izvodi na više od milion pacijenata godišnje u Sjedinjenim Državama. Trenutno, podaci ekstrahovani iz koronarnih angiograma su ograničeni na otkrivanje blokada u koronarnim arterijama.
Međutim, AI tehnologija ima potencijal da proširi dijagnostičke sposobnosti konvencionalne koronarne angiografije širenjem njenog dijagnostičkog obima što može poboljšati donošenje kliničkih odluka i pozitivno uticati na ishod pacijenata.
Studija AI-ENCODE koristila je napredne tehnike mašinskog učenja kako bi proširila opseg podataka dobijenih iz rutinskih koronarnih angiograma.
Koristeći biblioteku od više od 20.000 angiograma izvedenih na klinici Maio od 2016. do 2021. godine, studijski tim je razvio i validirao više algoritama AI za izdvajanje podataka o funkciji leve i desne komore, intrakardijalnom pritisku punjenja i srčanom indeksu iz jednog do dva angiografska video zapisa. . Ehokardiogrami izvedeni blizu angiograma poslužili su kao „zlatni standard“ za poređenje.
AI modeli su predvideli ejekcionu frakciju leve komore (LVEF), pritiske punjenja LV, disfunkciju desne komore i CI sa površinom ispod operativne krive prijemnika (AUC) od 0,87, 0,87, 0,80 i 0,82, respektivno. Ovi rezultati pokazuju da su novi modeli AI bili u stanju da izvuku ključne dijagnostičke podatke koji bi rutinski zahtevali dodatne testove kao što su ehokardiogrami i/ili kateterizacija desnog srca.
„Tradicionalni dijagnostički alati u kardiovaskularnoj medicini sadrže ogromne informacije, ali mnogo toga ostaje nedovoljno iskorišćeno. Projekat AI-ENCODE je dokazao da se AI može iskoristiti za otključavanje i isporuku šireg, značajnijeg spektra kliničkih nalaza iz postojećih angiograma“, rekao je Mohamad Alkhouli, MD. , Katedra za istraživanje i inovacije na Medicinskom fakultetu klinike Maio, i glavni autor studije.
„Ova studija nam zaista pokazuje snagu veštačke inteligencije u otkrivanju uvida izvan onoga što ljudsko oko može da vidi. Važno je da iskoristimo mogućnosti veštačke inteligencije kao dijagnostičkog alata kako bismo pružili najbolje moguće za naše pacijente.“
Autori studije sa nestrpljenjem očekuju dalje analize sposobnosti AI u kardiovaskularnom prostoru.
