Китайски изследователи разработват алгоритъм, обучен чрез дълбоко обучение, за да разпознаят дали човек страда от коронарна артериална болест въз основа на чертите на лицето му.

може

Изкуственият интелект помага да се открият хора с коронарна артериална болест. Стесняването на тези съдове може да предизвика сърдечни пристъпи. [iStock-wildpixel]

Автопортретите, по-известни днес като селфита, заливат ежедневието като ресурс за заснемане и споделяне на множество моменти с други: пътувания, тържества, вечери, срещи. Социалните мрежи като Instagram или Facebook са пълни със селфита, които улавят преживяванията на своите потребители. Въпреки че тези фокусирани върху лицето снимки често се свързват с стойка и суета, последните изследвания показват, че тяхната полезност може да стигне много по-далеч, до степен да ни помогнат да открием някои сърдечни заболявания рано.

В представена статия в European Heart Journal изследователи от множество китайски университети и болници показват медицинската полезност на алгоритъма за изкуствен интелект (AI). Въпросният алгоритъм, обучен с дълбоко обучение, може да изследва лицеви снимки и да установи дали някои хора може да страдат от коронарна артериална болест. Това заболяване е първата причина за смърт в света и може да причини ангина пекторис, инфаркти и в най-тежките случаи сърдечна недостатъчност и смърт.

В по-голямата част от случаите коронарната болест се причинява от прогресивното стесняване на малките кръвоносни съдове, които снабдяват сърцето (коронарните артерии) поради атеросклерозни плаки и кръвни съсиреци. Това заболяване еволюира асимптоматично в дългосрочен план, така че ако не бъде диагностицирано навреме, може да прогресира и да причини сериозни увреждания на сърцето.

Разработването на методи, които позволяват ранна, лесна и евтина идентификация на хората, които развиват това заболяване, може значително да подобри тяхната прогноза. Когато клетките в мускулната стена на сърцето (кардиомиоцити) умират поради блокиране на кръвния поток в коронарните артерии, често е твърде късно да се действа: увреждането често е необратимо и не е възможно да се възстанови загубената сърдечна функция, освен ако се извършва сърдечна трансплантация.

Отдавна е известно, че определени черти на лицето са свързани с повишен риск от коронарна болест на сърцето. Много типичен признак е появата на мастни натрупвания около клепачите (наречени ксантелазми) или в очите (дъга на роговицата). Също така е забелязано, че хората, чиито ушни миди имат диагонална гънка от 45 градуса на наклон, също са изложени на повишен риск. Досега обаче никога не е изследвано дали е възможно систематично и автоматично да се анализират снимки на пациенти, за да се разпознае наличието на недиагностицирана коронарна болест.

След завършване на обучението и валидиране на алгоритъма бяха избрани повече от 1000 допълнителни пациенти от девет болници в Китай, които да тестват ефективността му. Резултатите показват, че алгоритъмът превъзхожда два метода, вече използвани клинично за прогнозиране на риска от сърдечни заболявания (моделът на Даймънд-Форестър и клиничната оценка на консорциума CAD). AI правилно е идентифицирал коронарната артериална болест в 80 процента от случаите (чувствителност) и е изключил наличието на тази болест в 54 процента от случаите, които не са страдали от нея (специфичност). От всички черти на лицето бузите бяха тези, които предлагаха най-голяма стойност в прогнозите на компютърния алгоритъм.

Авторите на изследването показват за първи път възможността на ИИ да открие коронарна болест на сърцето чрез снимки на лицето като скринингов метод за общата популация или за оценка на риска от това заболяване в здравните центрове. Тази опция за ранна диагностика би била особено интересна в развиващите се страни, където няма големи ресурси за ранно откриване на сърдечни заболявания.

Методът би бил първа стъпка при вземането на решение дали да се извършат по-точни и скъпи медицински тестове за потвърждаване или изключване на диагнозата. Авторите обаче също така признават, че инструментът все още има значителни ограничения и се нуждае от допълнително развитие, за да подобри своята специфичност. Със спецификата, която сега представя, много хора, които всъщност нямат коронарна болест, ще бъдат диагностицирани погрешно и това може ненужно да натовари здравните системи.

Един от най-големите недостатъци на алгоритъма е, че той има голяма пристрастност в обучението, тъй като неговото обучение се фокусира върху снимки на лице на един етнически колектив: Хан (мнозинството етническа група в Китай). Много е вероятно този инструмент да предлага по-лоши резултати при други етнически групи. От друга страна, хората, претърпели козметична операция на лицето, също биха могли да „объркат“ тази техника и да покажат нереални резултати. Ето защо са необходими повече проучвания за разработване и обучение на алгоритми със снимки на множество етнически групи, така че те да могат да имат универсална стойност и да не се ограничават до конкретни популации.

Във всеки случай това ново изследване отваря ново поле за диагностика на сърдечни заболявания чрез снимки на лицето с помощта на AI. Те добавят към компютърните алгоритми, които вече са помогнали на лекарите да диагностицират множество сърдечни проблеми, като автоматичен анализ на електрокардиограми или ехокардиограми.

Esther samper

Справка: «Възможност за използване на дълбоко обучение за откриване на коронарна артериална болест въз основа на снимка на лицето». Shen Lin, Zhigang Li, Bowen Fu et al в European Heart Journal, публикувано онлайн на 20 август 2020 г.