Когда ваш врач слушает ваше сердце через стетоскоп, он прислушивается к характерному звуку «баб-даб», издаваемому клапанами сердца при их открытии и закрытии, и старается уловить едва уловимые хлюпанье и шумы, издаваемые, когда клапаны протекают, заедают или проскальзывают.
Однако тело — это шумное место, и врачам легко не заметить характерный звук порока сердца среди какофонии приливающей крови, урчания в животе и свистящего дыхания.
ИИ здесь, чтобы помочь. Вместо того, чтобы полагаться на ошибочные человеческие уши, исследователи из Технологического института Стивенса разработали новый диагностический инструмент для обнаружения и классификации клапанных нарушений на основе коротких звуковых данных.
Результаты, опубликованные на обложке сентябрьского выпуска журнала IEEE Transactions on Biomedical Engineering за 2023 год , поразительны: всего за несколько секунд инструмент искусственного интеллекта команды может обнаружить порок сердца , или VHD, с чувствительностью 93% и специфичностью 98%. это означает, что гораздо меньше пациентов с ВГД остались недиагностированными и что было очень мало ложноположительных результатов.
«Большинство случаев VHD пропускаются из-за человеческой ошибки , поэтому мы привлекли искусственный интеллект, чтобы помочь человеку», — объяснил Негар Эбади, главный исследователь проекта и доцент кафедры электротехники и вычислительной техники.
«В сфере здравоохранения ограничения стандартных стетоскопических исследований очевидны. Крайне важно, чтобы мы инвестировали в передовые диагностические инструменты, чтобы преодолеть этот разрыв и обеспечить раннее выявление и лечение для всех пациентов», — добавил Араш Шокухманд, ведущий автор исследования. газета, которая недавно получила докторскую степень в Стивенсе.
Фактически, исследования показывают, что только 44% случаев ВГБ выявляются при стандартном обследовании с помощью стетоскопа, что означает, что состояние пациентов значительно ухудшается до того, как их болезнь будет окончательно обнаружена и начато лечение – и это обходится системе здравоохранения более чем в 42 миллиарда долларов в год.
Команда сделала 10-секундные записи с помощью контактного микрофона — по сути, микрофона, который улавливает звуковые вибрации непосредственно из груди пациента. Эти данные затем были переданы в модель искусственного интеллекта, адаптированную на основе алгоритмов обработки речи, обычно используемых для изоляции голосов, когда люди переговариваются друг с другом.
«Разница в том, что вместо обнаружения отдельных голосов мы обнаруживаем звуковые признаки конкретных видов сердечных заболеваний», — сказал Шокухманд. Разбирая аудиосигнал , нейронная сеть команды способна быстро идентифицировать пять различных заболеваний клапанов сердца на основе одного образца данных, даже если у одного пациента сосуществуют несколько заболеваний. В течение нескольких секунд модель ИИ выдает простую пятизначную строку из единиц и нулей: ноль для каждого отрицательного результата и единицу для каждого обнаруженного ею заболевания клапанов.
«Наша способность выявлять несколько заболеваний одновременно стала ключевым нововведением в этом исследовании», — сказал Шокуманд. «Мы не просто показываем, что существует проблема с клапанами — мы можем идентифицировать совокупность проблем, от которых страдает пациент».
Хотя исследователи ранее использовали нейронные сети для обнаружения VHD, команда Стивенса первой стала использовать акселерометры вместо сложных и громоздких машин. Их метод также значительно более точен и надежен, чем предыдущие методы диагностики на основе искусственного интеллекта, и имеет возможности для значительного дальнейшего развития.
«Наша текущая цель — собрать больше данных, чтобы мы могли начать классифицировать заболевания по степени тяжести — чтобы вместо того, чтобы показывать, что у вас есть конкретное заболевание клапанов, мы могли бы дать оценку из 10, описывающую, насколько далеко зашло заболевание», — сказал Эбади.
Команда также надеется расширить свой метод для выявления других заболеваний системы кровообращения и, в конечном итоге, внедрить свою систему в кабинеты врачей по всей стране, чтобы гарантировать, что меньше сердечных заболеваний останутся невыявленными.
