пресс-центр

3D моделирование сердца и искусственный интеллект могут прогнозировать исход сердечно-сосудистых заболеваний

Восполнение существующих пробелов в диагностике и профилактике сердечно-сосудистых заболеваний окажет огромный эффект на здравоохранение. Именно с этой целью исследователи из Имперского колледжа Лондона используют виртуальные 3D модели сердца и алгоритмы машинного обучения.

Сердечно-сосудистые заболевания являются основной причиной смертности по всему миру. По оценкам Американской Ассоциации Heart, к 2030 году каждый год от сердечных заболеваний будет умирать около 24 миллионов человек.

Исследовательская команда из Имперского колледжа Лондона объединила алгоритмы анализа изображений и машинного обучения, чтобы смоделировать сокращения сердца. Посмотреть на это завораживающее действие можно на видео, представленном ниже. Затем они сопоставили эти модели с историями болезни бывших пациентов, чтобы предложить более эффективные методы лечения и потенциально повысить шансы на благополучный исход.

В своей недавней исследовательской работе доктор Деклан О’Ригэн (Declan O’Regan) сделал вывод, что это более точное и быстрое решение, чем существующие методы диагностики и, по его словам, большая заслуга в этом принадлежит GPU.

«Ранее машинное обучение уже использовалось для определения структуры сердца, однако алгоритмы глубокого обучения с ускорением на GPU позволили ускорить этот процесс всего до нескольких секунд и значительно увеличили его точность», - рассказал О’Ригэн.

Эффективное использование данных

О’Ригэн – старший ученый-клиницисти консультант-рентгенолог в Лондонском институте медицинских наук (MRCLondon Institute of Medical Sciences), который руководит исследовательской программой по использованию машинного обучения для прогнозирования риска смерти от сердечной недостаточности.

По его словам, врачи часто испытывают трудности при попытке спрогнозировать состояние пациента. Они сталкиваются со сложной задачей эффективного использования имеющихся данных, включая диагностические снимки и результаты генетических исследований.

Стратегия его команды заключалась в использовании автоматизированного анализа изображений и алгоритмов машинного обучения для выявления самых отличительных признаков работы сердца, которые помогают предсказать вероятность смерти пациента. Для этого ученые создали систему и натренировали ее на историях болезни пациентов, исход лечения которых уже известен. Система измеряла движение 30 000 отдельных точек во время каждого удара сердца.

Это потребовало создания трехмерной виртуальной модели сердца каждого пациента и знаний о том, какие из признаков являются самыми ранними предвестниками сердечной недостаточности и смерти.

«Компьютер за считанные секунды выполняет анализ, одновременно интерпретируя снимки сердца, результаты анализов крови и других исследований без какого-либо вмешательства человека, - рассказал соавтор исследовательской работы доктор Тим Доус (Tim Dawes) из Лондонского института медицинских наук, который разработал алгоритмы, лежащие в основе используемого командой программного обеспечения. - Это может помочь врачам вовремя назначать необходимое лечение пациентам, которые в этом нуждаются».

Для тренировки своих моделей ученые использовали графические ускорители NVIDIA Tesla K80 и программное обеспечение CUDA и cuDNN. В настоящее время они используют сверточные нейронные сети для полного анализа состояния сердца пациента и прогнозирования вероятности смертельного исхода на основе имеющихся клинических данных.

Открывая новые границы

Хотя использование машинного обучения для оценки размера и работы сердца может значительно повысить эффективность диагностики, О’Ригэн уверен, что исследование сделает еще один важный шаг вперед, если команда сможет интегрировать в процесс прогнозирования результаты сканирования сердца, генетических анализов, измерений кровяного давления и других обследований.

Подобная система могла бы автоматически интерпретировать подобные данные и рекомендовать актуальное лечение.

«В условиях проведения научной работы это уже возможно», - заявил О’Ригэн.

В конце концов, по словам Доуса, главная цель – это увеличение продолжительности жизни и повышение вероятности благополучного исхода лечения сердечных заболеваний, самого главного убийцы современности.