Czy AI zauważy u ciebie ukrytą wadę serca? Wynik EKG może ostrzec cię wcześniej

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w medycynie stało się faktem. Dzięki odpowiednio stworzonym algorytmom narzędzia są w stanie wychwycić anomalie, czy dostrzec zmiany w badaniach obrazowych. Tym razem badania opublikowane na łamach European Heart Journal poświęcono roli AI w wykrywaniu wad serca. Jak poradziło sobie nowe narzędzie?

Wady zastawek serca często rozwijają się bezobjawowo, a ich późne wykrycie może skutkować niewydolnością serca lub nagłym zgonem. W Polsce podstawowym badaniem przesiewowym jest EKG, ale nie pozwala ono wykryć wszystkich patologii. Przełomowe badanie przeprowadzone przez naukowców z Imperial College London oraz Columbia University przy współpracy z partnerami z Chin i USA ukazali, że połączenie elektrokardiogramu ze sztuczną inteligencją może znacząco zwiększyć wykrywalność groźnych wad serca.

Sztuczna inteligencja i EKG – jak przebiegało badanie?

Szacuje się, że 41 milionów ludzi na całym świecie żyje z wadami zastawek serca. Niestety nie każdy zdaje sobie sprawę z faktu, iż mogą one prowadzić do niewydolności serca, hospitalizacji i śmierci. Najważniejsza jest wczesna diagnoza, ponieważ objawy są niespecyficzne i mogą wskazywać na inną chorobę. 

Naukowcy opracowali zatem nowy system oparty na sztucznej inteligencji. Celem było stworzenie narzędzia, które byłoby w stanie przeanalizować klasyczne, standardowe zapisy EKG. Następnie na ich podstawie AI miałaby oszacować ryzyko wystąpienia niewykrytej dotąd wady zastawkowej serca.

Celem badania było opracowanie systemu opartego na sztucznej inteligencji, który potrafiłby analizować standardowe zapisy EKG i na ich podstawie przewidywać ryzyko wystąpienia niewykrytej wady zastawkowej serca. Tak powstało narzędzie o nazwie EchoNet-Dynamic. 

Nasze serca to niezwykle złożone i ciężko pracujące narządy, ale rzadko poświęcamy im wiele uwagi, chyba że coś pójdzie nie tak. Zanim objawy i zmiany strukturalne pojawią się w sercu, może być już za późno, aby cokolwiek z tym zrobić

- wskazał Dr Arunashis Sau, jeden z kierowników badania, wykładowca kliniczny w Narodowym Instytucie Serca i Płuc Imperial College London oraz rezydent kardiologii w Imperial College Healthcare NHS Trust.

Badacze wytrenowali modele AI, wykorzystując do tego milion zapisów EKG oraz USG serca. Dane pochodziły od ponad 400 000 pacjentów z Chin. W kolejnym kroku przetestowano na oddzielnej grupie ponad 34 000 pacjentów w Stanach Zjednoczonych. Dzięki przeprowadzonym pracom udało się wykazać, że narzędzie działa skutecznie także pod kątem zróżnicowania etnicznego, ale także różnic w systemach opieki zdrowotnej.

Warto dodać, że analizowane wyniki EKG i USG dotyczyły osób, którym wykonano te badania wcześniej, a po latach rozwinęła się u nich wada zastawkowa potwierdzona klinicznie. Dzięki wykorzystaniu AI naukowcy mieli możliwość sprawdzenia, czy system był w stanie przewidzieć pojawienie się choroby z odpowiednim wyprzedzeniem.

-  Nasza praca polega na wykorzystaniu sztucznej inteligencji do wykrywania subtelnych zmian na najwcześniejszym etapie za pomocą prostego i powszechnego badania. Uważamy, że może to być naprawdę przełomowe dla lekarzy i pacjentów. Zamiast czekać na objawy lub polegać wyłącznie na drogich i czasochłonnych badaniach obrazowych, moglibyśmy wykorzystać EKG wspomagane sztuczną inteligencją, aby wykryć osoby najbardziej zagrożone wcześniej niż kiedykolwiek wcześniej. Oznacza to, że znacznie więcej osób mogłoby uzyskać potrzebną opiekę, zanim ich ukryta choroba wpłynie na jakość ich życia lub stanie się zagrożeniem dla życia - wyjaśnił Dr Arunashis Sau.

Naukowiec podkreślił, że tak opracowany system zyskał zdolność klasyfikowania pacjentów do grupy wysokiego lub niskiego ryzyka. Dzięki temu potencjalnie możliwe jest skierowanie na badanie echokardiograficzne osób, które na pierwszy rzut oka nie mają objawów ani odchyleń w badaniu fizykalnym.

Czy AI przewidzi poważne wady serca?

Analiza wyników pokazała, że system oparty na sztucznej inteligencji osiągnął skuteczność na poziomie 69–79% w przewidywaniu poważnych wad zastawkowych serca. U pacjentów zaklasyfikowanych przez AI do grupy wysokiego ryzyka, prawdopodobieństwo rozwoju klinicznej choroby zastawkowej w ciągu kilku lat było aż dziesięciokrotnie wyższe niż u osób uznanych za posiadające niskie ryzyko.

W kolejnej fazie badań naukowych system został wykorzystany do przesiewowej analizy EKG pacjentów w czasie rzeczywistym. Z grupy ocenionej przez model jako zagrożonej, ponad połowa została skierowana na echo serca. W tej grupie aż 75% pacjentów miało potwierdzone zaburzenia struktury zastawek lub ich funkcji. To istotne, ponieważ większość z tych osób nie miała wcześniej żadnych objawów.

Badacze podkreślają, że ten model działania mógłby znacząco zmniejszyć liczbę przypadków późno wykrywanej choroby zastawkowej, w której często nie ma już możliwości leczenia zachowawczego, a konieczna staje się operacja. Dzięki szybkiemu wskazaniu pacjenta, który powinien wykonać echo, AI może wspierać lekarzy w podejmowaniu decyzji diagnostycznych jeszcze zanim pojawią się duszność, zmęczenie czy obrzęki, a zatem typowe i jednocześnie zaawansowane objawy niewydolności serca.

Narzędzie EchoNet-Dynamic nie tylko zwiększyło dokładność wykrywania chorób serca, ale zdaniem autorów badań może także usprawnić system ochrony zdrowia. W warunkach klinicznych pozwala na bardziej racjonalne kierowanie pacjentów na kosztowne i trudniej dostępne badania obrazowe. Dodatkowo, integracja tego rodzaju rozwiązań z urządzeniami typu holter EKG lub mobilnymi aplikacjami może w przyszłości umożliwić prowadzenie zautomatyzowanego monitorowania zdrowia serca w warunkach domowych.

Wady zastawek serca w Polsce. Jak wygląda nasza diagnostyka?

W Polsce choroby zastawek serca diagnozowane są najczęściej na późnym etapie, kiedy pojawiają się objawy kliniczne. Szacuje się, że co najmniej 10% osób po 65. roku życia może cierpieć na niezdiagnozowaną wadę zastawkową – głównie stenozy i niedomykalności zastawki aortalnej oraz mitralnej. 

W dużej części przypadków choroba rozwija się powoli i bezobjawowo, a pierwsze symptomy bywają mylone z naturalnym starzeniem się organizmu lub przewlekłym zmęczeniem. Według danych Narodowego Funduszu Zdrowia liczba echokardiografii wykonywanych rocznie przekracza 1,5 mln, jednak tylko część z nich to badania wykonywane profilaktycznie. 

Obowiązujące wytyczne Polskiego Towarzystwa Kardiologicznego zalecają wykonywanie EKG jako badania przesiewowego, natomiast echo serca zarezerwowane jest dla pacjentów z nieprawidłowościami w EKG, osłuchu lub objawami klinicznymi. Zastosowanie sztucznej inteligencji do analizy standardowego EKG może w tej sytuacji stać się szansą na przełamanie tej bariery.

Wprowadzenie takiego rozwiązania do praktyki klinicznej w Polsce mogłoby przyczynić się do wcześniejszego wykrywania wad zastawkowych, szczególnie u osób starszych, pacjentów z cukrzycą, nadciśnieniem tętniczym oraz u osób objętych programami profilaktycznymi. 

Integracja systemu AI z już funkcjonującymi systemami e-zdrowia i telemedycyną umożliwiłaby bardziej precyzyjne zarządzanie opieką nad pacjentem. Dzięki temu można byłoby nie tylko lepiej planować dalszą diagnostykę, ale również podejmować decyzje terapeutyczne na wcześniejszym etapie, co zwiększa szanse na zachowawcze leczenie i unikanie interwencji chirurgicznych.

Magdalena Siraga