Крупное рандомизированное исследование не выявило существенных различий, демонстрирующих, что использование искусственного интеллекта (ИИ) для принятия клинических решений при оценке результатов ультразвукового исследования сердца столь же эффективно, как и существующая практика выявления всех пациентов с подозрением на заболевание сердца, которым может быть полезно инвазивное обследование и лечение.

Однако результаты, представленные на сессии «горячей линии» на Конгрессе Европейского общества кардиологов 2024 года в Лондоне , Великобритания (30 августа — 2 сентября), показали, что ИИ улучшил процесс принятия решений для менее опытных врачей и показал многообещающие результаты в некоторых важных подгруппах, которые являются клинически сложными.

«Интеграция ИИ в здравоохранение имеет большие перспективы как инструмент, который поможет медицинским работникам быстрее и точнее диагностировать пациентов , что позволит им раньше начать лечение», — сказал ведущий автор исследования доктор Росс Аптон из Оксфордского университета, Великобритания.

«Наше крупное рандомизированное исследование с участием пациентов с подозрением на заболевание сердца со всей Великобритании не выявило значимых различий в первичной конечной точке, но предполагает, что ИИ может помочь менее опытным врачам в принятии решений и в ситуациях, когда клиническая диагностика более сложна».

Ишемическая болезнь сердца (ИБС) является причиной более 9 миллионов смертей во всем мире и 63 000 смертей ежегодно только в Великобритании. Стресс-эхокардиография (ЭС) — это ультразвуковое исследование сердца в состоянии покоя и при нагрузке, которое определяет риск сердечного приступа и смерти у пациентов с известной или предполагаемой ИБС (закупоркой кровеносных сосудов, снабжающих сердце).

SE является одним из наиболее часто используемых диагностических тестов визуализации для ИБС и единственным широко доступным в Великобритании методом визуализации для диагностики ИБС. Однако его точность сильно варьируется (от 60% до 94%) в зависимости от опыта врача, оценивающего сканирование, и качества изображения .

Доктор Аптон и профессор Пол Лисон разработали программное обеспечение под названием EchoGo Pro во время обучения Аптона в Оксфордском университете. Программное обеспечение предназначено для автоматизированной интерпретации изображений SE путем объединения новых функций изображения с ИИ, но оно не было протестировано проспективно в рандомизированном контролируемом исследовании .

Для изучения этого вопроса в рандомизированное контролируемое исследование PROTEUS были включены пациенты (в возрасте 18 лет и старше), которые были направлены в клиники SE для обследования по поводу подозрения на ИБС в 20 больницах по всей Великобритании в период с ноября 2021 года по июнь 2023 года.

В общей сложности 2341 пациент (средний возраст 64 года; 45% женщин; 20% с уже имеющимися заболеваниями сердца) были случайным образом распределены в соотношении 1:1 для стандартного принятия клинических решений (контрольная группа) или принятия решений с использованием искусственного интеллекта, для чего врачи получили отчет об анализе изображений с использованием искусственного интеллекта (EchoGo Pro) для использования при интерпретации изображений, что указывает на вероятность тяжелой ИБС.

Первичный анализ оценивал уместность стандартного клинического принятия решений по сравнению с принятием решений с использованием искусственного интеллекта при отборе пациентов для инвазивных коронарных ангиограмм и связанных с ними острых коронарных событий в течение 6 месяцев. К декабрю 2023 года 2213 пациентов (94,5%) достигли 6-месячного периода наблюдения.

В общей сложности 85 пациентов были направлены на ангиографию после СЭ. Из тех, кто не был направлен, у 41 пациента в течение 6 месяцев развился острый коронарный синдром (нефатальный сердечный приступ) или сердечная смерть, что свидетельствует о ненадлежащем решении.

В целом анализы показали, что принятие решений с помощью ИИ не продемонстрировало не меньшей эффективности по сравнению с клиническим принятием решений для правильного выбора пациентов для коронарной ангиографии. Из тех, кто был направлен на ангиографию, 27 из 36 направлений были правильными в контрольной группе, а 34 из 49 направлений были правильными в группе ИИ.

Из пациентов, которых следовало направить на ангиограмму, и у которых впоследствии произошло событие, 22 были в контрольной группе и 19 в группе ИИ, но разница не была статистически значимой.

Однако дальнейший анализ показал, что ИИ может помочь менее опытным врачам и в важных подгруппах, изображения которых, как известно, сложнее интерпретировать, принимать клинические решения.

«Хорошо известно, что эффективность клиницистов в интерпретации стресс-эхокардиограмм сильно варьируется в зависимости от уровня опыта оператора», — пояснил доктор Аптон. «Результаты этого испытания показывают, что ИИ может вывести всех операторов, независимо от опыта, на одинаковый уровень точности».

Он добавил: «Хотя исследование PROTEUS не продемонстрировало значимых различий у всех участников, диагностика с помощью ИИ может также принести пользу определенным подгруппам пациентов, у которых, как известно, принятие решений является более сложным».