Эксперт НБМЗ: «Потенциальная помощь ИИ позволит врачам стать более уверенными в своей тактике»

ИИ стучится в кардиологию, актуальным становится вопрос: кто может лучше оценить и диагностировать состояние функции сердца после чтения эхокардиограммы: ИИ или врач-специалист? Об этом пишут исследователи из американской больницы Cedars-Sinai, опубликовавшие недавно статью в журнале Nature.
В рамках первого в своем роде исследования, проведенного под руководством ученых из Института сердца Смидта и Отдела искусственного интеллекта Cedars-Sinai, было рандомизировано 3495 эхокардиограмм, из них 1740 первично анализировал ИИ и 1755 обрабатывались сонографистами-людьми. Группы были сравнимы со статистической точки зрения. Затем результат направлялся опытным кардиологам для повторной оценки и попытки определения, кто проводил измерения исходно. По результатам этого исследования кардиологи не могли определить, кто проводил первоначальную оценку, «машина» или человек. При этом они вносили поправки в расчеты саногрофистов более чем на 10% чаще, чем в измерения, сделанные ИИ. Помощь ИИ позволила экономить время и кардиологам и соногроферам.
Результаты исследования комментирует член Ассоциации НБМЗ, к.м.н., начальник сектора научных проектов по телемедицине ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ» г. Москва, врач-кардиолог Александра Демкина:
«Фракция выброса левого желудочка сердца относится к наиболее важным эхокардиоографическим параметрам. Ее значение существенно влияет на тактику в отношении терапии хронической сердечной недостаточности, учитывается при подборе антиаритмической терапии, оценивается при кардиотоксической химиотерапии и лучевой терапии, влияет на оценку риска перед оперативным вмешательством. Несмотря на высокую важность этого параметра, оценка фракции выброса с помощью УЗИ сердца остается операторзависимой методикой. Одной из перспективных попыток обойти этот момент стало испытание искусственного интеллекта для оценки фракции выброса левого желудочка.
Полученные результаты представляются очень интересным с практической точки зрения. Потенциальная помощь ИИ позволит уйти от погрешности оценки фракции выброса, а в будущем, возможно, и других параметров, сделав врачей более уверенными в своей тактике. Так же с помощью ИИ потенциально можно будет обеспечить экспертное ЭХО КГ в ночные часы, в больницах, где не всегда дежурит опытный специалист УЗИ и функциональной диагностики и в отдаленных регионах».