Algorytmy sztucznej inteligencji zostaną wykorzystane do lepszego wykrywania wrodzonych wad serca u płodów. Wykrycie tych problemów już na tym etapie jest niezwykle istotne dla przyszłego zdrowia noworodka. Fundacja Serce Dziecka wprowadza program, który ma przygotować lekarzy do nowych zastosowań sztucznej inteligencji w analizie danych z echokardiografii prenatalnej. Istnieją obiecujące dane potwierdzające, że algorytmy skutecznie wspierają specjalistów w stawianiu diagnoz. Również polscy naukowcy pracują nad technologią, która będzie analizować obrazy w sposób zbliżony do ludzkiego.
– Wrodzone wady serca nie są niestety zawsze rozpoznawane. Taka rozpoznawalność to jest średnio około 40 proc. Jeśli dochodzi do urodzenia dziecka, u którego rozpoznamy wadę serca i wiemy o tym wcześniej, bo była zrobiona diagnostyka, poradnictwo, konsultacja z kardiologiem i dziecko się rodzi w przygotowanym do tego ośrodku, to rokowanie dla tego dziecka często może być bardzo dobre. A jeśli poród nastąpi w ośrodku nieprzygotowanym, bez wcześniejszego rozpoznania, to nawet jeśli dziecko trafi potem do wyspecjalizowanego ośrodka, to przebieg wczesny poporodowy może determinować to, czy będziemy mieli dobre efekty odległe leczenia, czy nie – mówi dr n. med. Natalia Mazanowska, perinatolog z Kliniki Położnictwa i Ginekologii Instytutu Matki i Dziecka.
Fundacja Serce Dziecka realizuje program InteliCardio, w ramach którego organizowane są szkolenia dla pracowników ochrony zdrowia. Ich celem jest rozwijanie kompetencji medyków w obszarze wykorzystania sztucznej inteligencji do udoskonalenia diagnostyki wrodzonych wad serca (WWS). Podczas zajęć uczestnicy poznają możliwości, jakie oferuje AI w zakresie wcześniejszego wykrywania WWS, poprawy precyzji diagnoz oraz usprawnienia analizy danych medycznych.
– Cały czas są poszukiwane metody, żeby poprawić naszą zdolność do wykrywania wrodzonych wad serca u dzieci przed urodzeniem. Jedną z takich metod, która będzie, mam nadzieję wdrażana i rozwijana też w Polsce, będzie zastosowanie algorytmów sztucznej inteligencji, które mają być czynnikiem wspomagającym lekarza w procesie diagnostycznym. To nie jest tak, że te algorytmy same rozpoznają wadę serca, ale my w trakcie różnych szkoleń uczymy się cały czas o wadach serca i jeśli mamy wątpliwości, to taki algorytm może być dla nas pomocny w stwierdzeniu, czy ten obraz, który wydaje nam się odchyleniem, jest rzeczywiście odchyleniem od normy i wymaga ewentualnie pokierowania pacjentki do bardziej wyspecjalizowanego ośrodka, czy do badania na poziomie eksperckim – wskazuje dr Natalia Mazanowska.
W listopadzie 2024 roku w czasopiśmie „BMC Pregnancy and Childbirth” ukazały się wyniki badań dotyczących wykorzystania sztucznej inteligencji i ultrasonografii do precyzyjnej i obiektywnej diagnostyki ubytku przegrody międzykomorowej serca płodu (VSD). W ramach analizy, przeprowadzonej od stycznia 2016 do czerwca 2022 roku, oceniono ponad 1,4 tys. obrazów USG serca płodu, uzyskanych od 500 ciężarnych kobiet. Obszar serca płodu został ręcznie oznaczony pod kątem występowania VSD, a następnie wykorzystano zasadę pięciokrotnej walidacji krzyżowej do stworzenia modelu AI wspierającego diagnostykę. Wyniki działania algorytmu porównano z dokładnością diagnoz stawianych przez lekarzy o różnym doświadczeniu. Okazało się, że narzędzie poprawiło precyzję diagnozowania u lekarzy z krótszym i średnim stażem odpowiednio o 6,7% i 2,8%. W przypadku najbardziej doświadczonych specjalistów skuteczność była porównywalna, jednak sztuczna inteligencja znacząco skróciła czas diagnozy – z minut do milisekund.
– W obszarze wrodzonych wad serca sztuczna inteligencja będzie miała olbrzymie zastosowanie, co już widzimy na naszych pierwszych analizach. Przede wszystkim wynika to z faktu, że lekarze szkolący się nie mają zbyt dużego dostępu do płodów z wrodzonymi wadami serca, w związku z czym ilość danych do procesu uczenia lekarzy jest ograniczona. Naszym zdaniem potrzebują oni wsparcia w postaci wirtualnego przyjaciela i dążymy do tego, wspólnie z lekarzami z całego kraju, a także ze współpracującymi lekarzami z zagranicy, aby wystandaryzować zapisy z ultrasonografu, zapisy płodowe, które zawierają informacje o sercu, nie tylko w kontekście jego struktury, ale także czynności. Takie wystandaryzowane zapisy pozwolą nam zbudować bazę, na której sztuczna inteligencja wykonuje procesy analizy i może w ostateczności kategoryzować, czy analizowany przypadek wymaga oceny eksperta – wskazuje dr hab. n. med. Marcin Wiecheć, przewodniczący Sekcji Ultrasonografii Polskiego Towarzystwa Ginekologii i Położnictwa, ekspert Katedry Ginekologii i Położnictwa Collegium Medicum Uniwersytetu Jagiellońskiego.
Jednym z partnerów programu InteliCardio jest polska firma dostarczająca rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji dla wczesnego wykrywania WWS. Wraz z zespołem ekspertów budowane są algorytmy współpracujące. To m.in. algorytm, który opiera się na analizie trójwymiarowej. Działa ona w sposób podobny do tego, w jaki obrazy analizuje kardiolog.
– Ekspert momentalnie, nawet na bardzo krótkim przelocie głowicy, zapisie z badania echokardiograficznego płodu, widzi, że ma do czynienia z wadą serca i nawet dość szybko jest w stanie stwierdzić, z jaką kategorią wady ma do czynienia. Podobnie możemy nauczyć algorytm, jeżeli zapewnimy odpowiednią ilość danych. Już przez trzy lata pracujemy nad tym, aby dokładnie na tej samej zasadzie, jak uczone są samochody do jazdy autonomicznej, nauczyć algorytm rozpoznawania, co jest przedstawione na obrazach echokardiograficznych. Zaznaczaliśmy poszczególne elementy budujące strukturę serca, warstwa po warstwie w żmudnym procesie, który automatycznie został już wbudowany i cały czas, w miarę dostarczania kolejnych danych, jest budowany już samodzielnie przez algorytm. W związku z tym już mamy tego wirtualnego przyjaciela, którego musimy rozwijać, aby patrzył jeszcze dokładniej – wskazuje prof. Marcin Wiecheć.
Według Mordor Intelligence rynek obrazowania medycznego opartego na sztucznej inteligencji osiągnie w 2025 roku 7,52 mld dol. przychodów, a do 2030 roku wzrośnie do ponad 26 mld dol.
Przełomowa terapia prenatalna ratunkiem dla dzieci z wrodzonymi malformacjami naczyniowymi
Leki on demand, sekwencje RNA-seq, DNA – przyszłość należy do spersonalizowanych leków
Źródło: Newseria
