Серцево-судинні захворювання вже багато десятиліть залишаються головною причиною смертності у світі. Вони забирають мільйони життів щороку, а своєчасна діагностика є ключем до збереження здоров’я та життя пацієнтів.
Проте традиційні методи діагностики, навіть найсучасніші візуалізаційні технології, мають певні обмеження. Тут на допомогу приходить штучний інтелект (ШІ) – технологія, що здатна радикально змінити підходи до виявлення, прогнозування та лікування серцевих хвороб.
Штучний інтелект у медицині
ШІ у медицині – це застосування алгоритмів глибокого навчання, які здатні самостійно аналізувати великі масиви даних і виявляти закономірності, непомітні для людського ока. Серед таких алгоритмів:
- нейронні мережі (CNN), які «бачать» структури на зображеннях;
- рекурентні мережі (RNN), що аналізують часові ряди, наприклад, електрокардіограми;
- генеративні мережі (GAN), які створюють реалістичні зображення для навчання;
- трансформери, спочатку розроблені для обробки текстів, але тепер активно використовуються для сегментації медичних зображень.
Завдяки цим інструментам ШІ робить роботу лікарів ефективнішою.
ШІ та комп’ютерна томографія
Комп’ютерна томографія (КТ) є одним з найважливіших методів обстеження серцево-судинної системи. Завдяки сучасним сканерам дослідження відбувається швидко, з меншими дозами опромінення. Проте для лікаря аналіз сотень зрізів зображень – складне і виснажливе завдання. ШІ здатний автоматично розпізнавати кальцинати у коронарних артеріях, обчислювати коронарний кальцієвий індекс та навіть прогнозувати ймовірність ішемії.
Наприклад, створені моделі можуть автоматично класифікувати пацієнтів за ризиком так само точно, як і досвідчені радіологи. Інші алгоритми здатні передбачати ризик смертності, аналізуючи об’єми серцевих камер та відкладення кальцію. Це дає лікарям можливість швидше ухвалювати рішення і планувати лікування.
ШІ та магнітно-резонансна томографія
МРТ забезпечує найкращу візуалізацію м’яких тканин серця, але обробка даних потребує значного часу та досвіду. Інтеграція ШІ дозволяє скорочувати час реконструкції зображень і одночасно підвищувати якість діагностики. Алгоритми здатні автоматично обчислювати фракцію викиду лівого і правого шлуночків, визначати масу міокарда і навіть виявляти приховані зміни, які лікар може пропустити.
Деякі моделі показали здатність прогнозувати розвиток серцевої недостатності за індексом взаємодії між передсердями і шлуночками. Інші алгоритми успішно класифікують кілька серцевих захворювань одночасно, досягаючи результатів на рівні експертів із багаторічним досвідом. Це відкриває шлях до персоналізованої кардіології, де діагностика стає швидкою, точною і менш залежною від людського фактору.
ШІ та електрокардіографія
Електрокардіограма залишається базовим і найдоступнішим методом діагностики у кардіології. Її переваги – дешевизна, швидкість і відсутність опромінення. Проте інтерпретація ЕКГ часто є складною, особливо у випадках прихованих або ранніх порушень.
Сучасні алгоритми ШІ можуть:
- розпізнавати різні типи аритмій;
- виявляти гіпертрофічну кардіоміопатію;
- визначати ризик фібриляції передсердь навіть у фазі нормального ритму.
Вони також здатні прогнозувати ризик серцевої смерті та інших ускладнень, що значно підсилює профілактичну медицину. Навіть більше, ШІ-аналіз ЕКГ дозволяє виявляти субклінічну систолічну дисфункцію – стан, коли серце ще не дає симптомів, але вже працює гірше. Це дає шанс на раннє втручання задля запобігання розвитку серйозної патології.
Читайте також:
ШІ та ультразвук
Ультразвукове дослідження (ехокардіографія) широко застосовується для оцінки серцевих структур. Воно безпечне, доступне і не має випромінювання. Проте якість діагностики часто залежить від досвіду спеціаліста. ШІ допомагає стандартизувати результати.
Алгоритми здатні автоматично розпізнавати стандартні зрізи серця, сегментувати камери, аналізувати ехокардіографічні відео в режимі реального часу. Наприклад, системи на основі ШІ вже навчилися з високою точністю виявляти вроджені вади серця у плода, прогнозувати зниження фракції викиду, а також оцінювати функцію серця за допомогою аналізу руху стінок у відеозаписах. Це робить ультразвук більш об’єктивним і точним інструментом.
Обмеження та виклики
Попри вражаючі результати, застосування ШІ у кардіології має свої обмеження та недоліки.
По-перше, більшість моделей не можуть перевірити правильність уведених даних. Наприклад, якщо у систему завантажено некоректне зображення чи сигнал, вона може видати неправильний результат. Це створює ризики для діагностики.
По-друге, алгоритми часто вимагають великих обчислювальних ресурсів і не завжди можуть бути використані на стандартних клінічних пристроях.
По-третє, залишається питання валідації. Для широкого клінічного впровадження потрібно стандартизувати алгоритми, перевірити їх на великих вибірках і розробити правила використання.
Персоналізована кардіологія
Майбутнє кардіології лежить у створенні гібридних моделей, які поєднуватимуть дані з КТ, МРТ, ЕКГ та УЗД, формуючи комплексний профіль здоров’я пацієнта. Такі системи зможуть враховувати не лише анатомічні чи функціональні показники, а й генетичні фактори, спосіб життя, психоемоційний стан.
Важливим напрямом стане створення алгоритмів самоперевірки, здатних розпізнавати неправильні дані та попереджати про ризик похибки. Це допоможе зробити штучний інтелект у медицині максимально надійним.
Джерела:
- Patil, S., Shankar, H.: Transforming healthcare: harnessing the power of ai in the modern era. International Journal of Multidisciplinary Sciences and Arts 2(2), 60–70 (2023).
- Liang, P., Pu, B., Huang, H., Li, Y., Wang, H., Ma, W., Chang, Q.: Vision foundation models in medical image analysis: Advances and challenges. arXiv preprint arXiv:2502.14584 (2025).
- Hongo, R.H., Goldschlager, N.: Status of computerized electrocardiography. Cardiology clinics 24(3), 491–504 (2006).
- Shen, D., Wu, G., Suk, H.-I.: Deep learning in medical image analysis. Annual review of biomedical engineering 19(1), 221–248 (2017).
- Mienye, I.D., Swart, T.G.: A comprehensive review of deep learning: Architectures, recent advances, and applications. Information 15(12), 755 (2024).
- LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., Haffner, P.: Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE 86(11), 2278–2324 (1998).
- Elman, J.L.: Finding structure in time. Cognitive science 14(2), 179–211 (1990).
- Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., Bengio, Y.: Generative adversarial nets. Advances in neural information processing systems 27 (2014).
- Liang, P., Chen, J., Yao, L., Yu, Y., Liang, K., Chang, Q.: Dawtran: dynamic adaptive windowing transformer network for pneumothorax segmentation with implicit feature alignment. Physics in Medicine & Biology 68(17), 175020 (2023).
- Xu, X., Jia, Q., Yuan, H., Qiu, H., Dong, Y., Xie, W., Yao, Z., Zhang, J., Nie, Z., Li, X., et al.: A clinically applicable ai system for diagnosis of congenital heart diseases based on computed tomography images. Medical Image Analysis 90, 102953 (2023).
- Ihdayhid, A.R., Lan, N.S., Williams, M., Newby, D., Flack, J., Kwok, S., Joyner, J., Gera, S., Dembo, L., Adler, B., et al.: Evaluation of an artificial intelligence coronary artery calcium scoring model from computed tomography. European radiology 33(1), 321–329 (2023)
Читайте також:
