Tehnologija umetne inteligence v mamogramih bi lahko napovedala bolezni srca pri ženskah

Tehnologija umetne inteligence v mamogramih bi lahko napovedala bolezni srca pri ženskah

Glede na študijo, predstavljeno na letnem znanstvenem srečanju American College of Cardiology (ACC.25), lahko z uporabo modelov umetne inteligence (AI) mamografi odkrijejo veliko več kot rak. Rezultati kažejo, kako se ta pomembna orodja za odkrivanje raka lahko uporabijo tudi za oceno količine kalcija, ki se kopiči v arterijah v tkivu dojk – pokazatelj zdravja srca in ožilja.

Ameriški center za nadzor in preprečevanje bolezni priporoča, da ženske srednjih let in starejše opravijo mamografijo – rentgensko slikanje dojk – vsako leto ali dve leti zaradi raka dojke. V ZDA vsako leto opravijo približno 40 milijonov mamografij. Medtem ko je na dobljenih slikah mogoče videti kalcifikacijo mlečnih arterij, radiologi običajno ne kvantificirajo ali poročajo o teh informacijah ženskam ali njihovim klinikom. Nova študija, ki je uporabila tehniko analize slik z umetno inteligenco, ki prej ni bila uporabljena pri mamografijah, kaže, kako lahko umetna inteligenca pomaga zapolniti to vrzel s samodejno analizo kalcifikacije mlečne arterije in pretvorbo rezultatov v oceno kardiovaskularnega tveganja.

Vidimo priložnost za ženske, da pregledajo raka in dobijo tudi pregled srca in ožilja na svojih mamogramih. Naša raziskava je pokazala, da je kalcifikacija torakalne arterije dober napovedovalec srčno-žilnih bolezni, zlasti pri bolnikih, mlajših od 60 let. Če lahko te bolnike zgodaj pregledamo in prepoznamo, jih lahko napotimo h kardiologu za nadaljnjo oceno tveganja. “

Theo Dapamede, MD, PhD, podoktorski sodelavec na univerzi Emory v Atlanti in glavni avtor študije

Bolezni srca so vodilni vzrok smrti v Združenih državah Amerike, vendar ostajajo premalo diagnosticirane pri ženskah, prav tako pa obstaja ozaveščenost. Raziskovalci so povedali, da bi lahko uporaba presejalnih orodij za mamografijo, ki podpirajo umetno inteligenco, pomagala prepoznati več žensk z zgodnjimi znaki srčno-žilnih bolezni z boljšo uporabo presejalnih testov, ki jih mnoge ženske redno prejemajo.

Kopičenje kalcija v krvnih žilah je znak srčno-žilne okvare, povezane z boleznijo srca ali zgodnjim staranjem. Prejšnje študije so pokazale, da se ženske z nakopičenim kalcijem v arterijah soočajo z 51 % večjim tveganjem za bolezni srca in možgansko kap.

Da bi razvili presejalno orodje, uporabljeno za to študijo, so raziskovalci usposobili model umetne inteligence za globoko učenje za segmentiranje poapnelih žil na slikah mamografa – ki so videti kot svetli piksli na rentgenskih žarkih – in izračunali prihodnje tveganje za srčno-žilne dogodke na podlagi podatkov iz podatkov iz elektronskih zdravstvenih kartotek. Pristop segmentacije ločuje ta model od prejšnjih modelov umetne inteligence, razvitih za analizo kalcifikacij mlečne arterije. Raziskovalci so povedali, da je bil model okrepljen tudi z uporabo velikega nabora podatkov za usposabljanje in testiranje, ki je vključeval slike in zdravstvene kartoteke več kot 56.000 pacientk, ki so imele mamografijo v Emory Healthcare med letoma 2013 in 2020 in so imele vsaj pet let EHR.

"Napredek pri globokem učenju in umetni inteligenci je naredil veliko bolj izvedljivo pridobivanje več informacij iz slik in njihovo uporabo za informiranje oportunističnega presejanja," je dejal Dapamede.

Splošne ugotovitve so pokazale, da se je novi model dobro obnesel pri označevanju srčno-žilnega tveganja bolnikov kot nizkega, zmernega ali hudega na slikah mamografije. Po izračunu tveganja za smrt zaradi katerega koli vzroka ali akutnega srčnega infarkta, možganske kapi ali srčnega popuščanja po dveh letih in petih letih je model pokazal, da se je stopnja teh resnih kardiovaskularnih dogodkov povečala s stopnjo kalcifikacije prsi arterij v dveh od treh ocenjenih starostnih kategorij – pri ženskah, mlajših od 60 let, in starih od 60 do 80 let, vendar ne pri tistih, starejših od 80 let. Zaradi tega je orodje še posebej primerno za zgodnje opozarjanje na tveganje za srčne bolezni pri mlajših ženskah, ki jim zgodnji posegi lahko bolj koristijo, so povedali raziskovalci.

Rezultati so tudi pokazali, da so imele ženske z najvišjo stopnjo kalcifikacije mlečne arterije (nad 40 mm2) znatno nižjo stopnjo petletnega preživetja brez dogodkov kot tiste z najnižjo stopnjo (pod 10 mm2). Na primer, 86,4 % tistih z najvišjo stopnjo kalcifikacije mlečne arterije je preživelo pet let v primerjavi s 95,3 % tistih z najnižjo stopnjo kalcifikacije. Posledica tega je približno 2,8-kratno tveganje smrti v petih letih pri bolnicah s hudo kalcifikacijo mlečne arterije v primerjavi z bolnicami z malo ali brez kalcifikacije mlečne arterije.

Model AI je bil razvit v sodelovanju med Emory Healthcare in Mayo Clinic in trenutno ni na voljo. Če premaga zunanjo validacijo in prejme odobritev ameriške uprave za hrano in zdravila, so raziskovalci dejali, da bi bilo orodje lahko komercialno na voljo drugim zdravstvenim sistemom, da bi ga vključili v rutinsko obdelavo mamografije in nadaljnjo oskrbo. Raziskovalci nameravajo tudi preučiti, kako bi lahko podobne modele umetne inteligence uporabili za oceno biomarkerjev za druge bolezni, kot sta periferna arterijska bolezen in ledvična bolezen, ki bi jih lahko pridobili iz mamogramov.

Viri: