Согласно медицинской статистике, около 3% взрослого населения живут с аневризмой головного мозга, даже не подозревая об этом. Эта патология коварна своей бессимптомностью. Она не вызывает боли и не мешает привычному ритму жизни, пока не происходит разрыв сосуда, после которого выживает лишь половина пациентов. Из-за такой высокой летальности и сложности ранней диагностики аневризм команда из Гданьского медицинского университета решила привлечь к анализу снимков компьютерной томографической ангиографии искусственный интеллект (ИИ). В этой статье на igdansk.com рассказываем о технологии распознавания сосудистых патологий с помощью нейросетей, которую разработали польские ученые.
Что такое аневризма и почему она настолько коварна
Чтобы понять природу аневризмы, представьте садовый шланг для полива, на стенке которого появилась небольшая выпуклость. Постоянное давление воды постепенно растягивает слабое место, делая его стенки все тоньше. Рано или поздно наступит момент, когда материал не выдержит и лопнет.
Аневризма головного мозга работает по идентичному сценарию. Она является патологическим расширением артерии, которое годами может не проявляться. Но когда происходит разрыв, случается массивное кровоизлияние в мозг, оставляющее врачам считанные минуты на спасение жизни.
Сложность в том, что распознать аневризму до момента разрыва очень сложно. Чаще всего ее обнаруживают случайно — во время обследований, назначенных по другим причинам. Поэтому создание быстрых, точных и доступных методов диагностики является одним из ключевых вызовов для ученых во всем мире.
Синергия опыта и молодости
Амбициозный проект зародился в стенах Гданьского медицинского университета. Интересным в этой истории стал не только сам факт исследования, но и то, кто над ним работал. Традиционно в консервативном медицинском мире студенты выполняют черновую работу, оставаясь в тени профессоров. Но представители Гданьского медицинского университета сломали стереотипы. В состав команды, работавшей над проектом, вошли студенты-медики, ставшие полноценными соавторами научного исследования.
Руководство группой взяли на себя заведующий кафедрой нейрохирургии доктор Петр Зелинский и доктор Томаш Шмуда. Наряду с опытными менторами на равных работали врач кафедры Паулина Скшипковская и Самуэль Петтерссон — студент англоязычного отделения и член студенческого научного кружка по нейрохирургии.
К реализации проекта привлекли Beth Israel Deaconess Medical Center (Медицинский центр «Бет Исраэль Диаконесс») при Гарвардской медицинской школе в Бостоне. Объединение двух престижных учреждений позволило собрать максимально разнообразную базу данных пациентов с двух континентов, чтобы сделать результаты исследования универсальными и избежать погрешностей.
За открытием ученых стоят 2 года плодотворной работы. Команда тщательно проанализировала более 2000 компьютерных томограмм реальных пациентов из Гданьска и Бостона, изучая каждый миллиметр мозговых структур и стандартизируя данные из двух разных медицинских систем. Результат кропотливой работы удивил даже самых больших скептиков. Он доказал, что синергия профессорского опыта, студенческой любознательности и привлечения глобальных ресурсов способна творить будущее нейрохирургии.
Модель ИИ, распознающая аневризмы
Вместо того чтобы задавать ИИ жесткие правила, ученые решили обучить его на большом количестве примеров. Команда стремилась сделать так, чтобы нейросеть самостоятельно могла устанавливать и распознавать нужные закономерности. Это похоже на то, как опытный врач-рентгенолог за 30 лет практики приобретает умение быстро замечать патологию. Он легко распознает аномалию, потому что видел тысячи подобных случаев. Модель ИИ прошла тот же путь экстерном. Она пропустила через себя 2000 КТ-ангиографий, где каждый сосуд — это запутанный трехмерный лабиринт. На одних сканах сосуды были идеально гладкими, на других —имели аневризмы, которые часто маскируются под естественные разветвления.
Постепенно ИИ научился различать нюансы лучше профессионального программного обеспечения, которое продают медицинским центрам. Модель видит разницу там, где глаз человека может ошибиться из-за усталости или сложного ракурса снимка. Но главное достижение не только в точности, а и в том, что алгоритм способен действовать без постоянного вмешательства человека.
Большинство систем сегодня работают как маркеры: они подсвечивают подозрительный участок и спрашивают врача: «Как думаете, это оно?». А созданная учеными модель ИИ не просто дает подсказку, а берет на себя функцию первичной диагностики — самостоятельно находит и идентифицирует аневризму. Это критически важно, когда счет идет на минуты. Системе нужно мгновенно отсеять здоровые снимки от тех, где пациенту угрожает смертельная опасность.
| Традиционный подход | Применение ИИ | Преимущество, которое дает использование модели ИИ |
|---|---|---|
| Врач должен собственноручно проверять сотни КТ-срезов, чтобы найти крошечную аномалию. | ИИ автономно сканирует весь объем данных и мгновенно указывает на патологию. | Экономия времени. Диагностика занимает секунды, что критично при угрозе разрыва сосуда. |
| Коммерческие программы часто ошибаются или лишь сигнализируют о возможной проблеме. | Точность модели выше рыночных аналогов благодаря обработке нескольких тысяч снимков. | Высокая точность. Минимальный риск того, что аневризма останется незамеченной. |
| Большая нагрузка на врачей приводит к ошибкам из-за усталости. | Система работает 24/7 одинаково эффективно. | Безопасность пациента. Снижается риск возникновения ошибки из-за человеческого фактора. |
Новые цели
Пока нейрохирурги осваивают модель ИИ, помогающую расшифровывать КТ-снимки мозга, команда Гданьского медицинского университета вместе с инженерами Гданьской политехники решила изменить подход к диагностике. Ученые стремятся научить алгоритм видеть угрозу там, где ее традиционно никто не ищет — в результатах базовых анализов:
- биохимии крови (уровне глюкозы и показателях креатинина);
- общих показателях (количестве тромбоцитов);
- анамнезе (истории колебаний артериального давления, возрасте, стаже курения).
Каждый из этих параметров в отдельности является лишь штрихом к общей картине. Для врача они обычно говорят о состоянии почек, риске диабета или атеросклероза, но не указывают на конкретную угрозу для сосудов головного мозга.
Однако для ИИ это не просто разрозненные цифры, а элементы единого, чрезвычайно сложного кода. Анализируя гигантские массивы медицинских карт, он замечает едва уловимые комбинации маркеров воспаления, метаболических сбоев и сосудистого тонуса.
То, что человек идентифицирует как незначительное отклонение или даже вариант нормы, алгоритм распознает как индикатор того, что стенки сосудов теряют эластичность, а значит риск возникновения аневризмы высок. Если такой подход окажется успешным, он совершит революцию в профилактике: смертельные угрозы можно будет выявлять по обычному анализу крови, задолго до того, как пациенту понадобится томография.
Проект ученых Гданьского медицинского университета демонстрирует, что ИИ способен эволюционировать от узкопрофильного помощника рентгенолога до ключевого элемента превентивной медицины. Успешно автоматизировав поиск аневризм на КТ-снимках, исследователи сделали шаг к еще более амбициозной цели — ранней диагностике по базовым анализам. Если алгоритм научится считывать скрытые угрозы по обычным показателям жизнедеятельности, медицина получит инструмент, который позволит выявлять аневризмы задолго до критического момента.