Згідно з медичною статистикою, близько 3% дорослого населення живуть з аневризмою головного мозку, навіть не підозрюючи про це. Ця патологія підступна своєю безсимптомністю. Вона не викликає біль і не заважає звичному ритму життя, поки не стається розрив судини, після якого виживає лише половина пацієнтів. Через таку високу летальність та складність ранньої діагностики аневризм команда з Гданського медичного університету вирішила залучити до аналізу знімків комп’ютерної томографічної ангіографії штучний інтелект (ШІ). У цій статті на igdansk.com розповідаємо про технологію розпізнавання судинних патологій за допомогою нейромереж, яку розробили польські вчені.
Що таке аневризма й чому вона настільки підступна
Щоб зрозуміти природу аневризми, уявіть садовий шланг для поливу, на стінці якого з’явилося невелике випинання. Постійний тиск води поступово розтягує слабке місце, роблячи його стінки дедалі тоншими. Рано чи пізно настане момент, коли матеріал не витримає та лопне.
Аневризма головного мозку працює за ідентичним сценарієм. Це патологічне розширення артерії, яке роками може не проявлятися. Але коли стається розрив, відбувається масивний крововилив у мозок, що залишає лікарям лічені хвилини на порятунок життя.
Складність у тому, що розпізнати аневризму до моменту розриву дуже складно. Найчастіше її виявляють випадково — під час обстежень, призначених з інших причин. Тому створення швидких, точних і доступних методів діагностики є одним із ключових викликів для науковців у всьому світі.
Синергія досвіду та молодості
Амбітний проєкт зародився в стінах Гданського медичного університету. Цікавим у цій історії став не лише сам факт дослідження, а й те, хто над ним працював. Традиційно в консервативному медичному світі студенти виконують чорнову роботу, залишаючись у тіні професорів. Але представники Гданського медичного університету зламали стереотипи. До складу команди, що працювала над проєктом, увійшли студенти-медики, які стали повноцінними співавторами наукового дослідження.
Керівництво групою взяли на себе завідувач кафедри нейрохірургії доктор Пйотр Зелінський та доктор Томаш Шмуда. Поряд із досвідченими менторами на рівних працювали лікарка кафедри Пауліна Скшипковська та Самюель Петтерссон — студент англомовного відділення та член студентського наукового гуртка з нейрохірургії.
До реалізації проєкту залучили Beth Israel Deaconess Medical Center (Медичний центр «Бет Ізраель Діаконесс») при Гарвардській медичній школі в Бостоні. Об’єднання двох престижних установ дозволило зібрати максимально різноманітну базу даних пацієнтів з двох континентів, щоб зробити результати дослідження універсальними та уникнути похибок.
За відкриттям науковців стоять 2 роки плідної праці. Команда ретельно проаналізувала понад 2000 комп’ютерних томограм реальних пацієнтів із Гданська та Бостона, вивчаючи кожен міліметр мозкових структур та стандартизуючи дані з двох різних медичних систем. Результат кропіткої роботи здивував навіть найбільших скептиків. Він довів, що синергія професорського досвіду, студентської допитливості та залучення глобальних ресурсів здатна творити майбутнє нейрохірургії.
Модель ШІ, що розпізнає аневризми
Замість того щоб задавати ШІ жорсткі правила, науковці вирішили навчити його на великій кількості прикладів. Команда прагнула зробити так, щоб нейромережа самостійно могла встановлювати та розпізнавати потрібні закономірності. Це схоже на те, як досвідчений лікар-рентгенолог за 30 років практики здобуває навичку швидко помічати патологію. Він легко розпізнає аномалію, бо бачив тисячі подібних випадків. Модель ШІ пройшла той же шлях екстерном. Вона пропустила крізь себе 2000 КТ-ангіографій, де кожна судина — це заплутаний тривимірний лабіринт. На одних сканах судини були ідеально гладкими, на інших мали аневризми, які часто маскуються під природні розгалуження.
Поступово ШІ навчився розрізняти нюанси краще за професійне програмне забезпечення, яке зараз продають медичним центрам. Модель бачить різницю там, де око людини може схибити через втому або складний ракурс знімка. Та головне досягнення не тільки в точності, а й у тому, що алгоритм здатен діяти без постійного втручання людини.
Більшість систем сьогодні працюють як маркери: вони підсвічують підозрілу ділянку й запитують лікаря: «Як гадаєте, це воно?». А створена науковцями модель ШІ не просто дає підказку, а бере на себе функцію первинної діагностики — самостійно знаходить і ідентифікує аневризму. Це критично важливо, коли час іде на хвилини. Системі потрібно миттєво відсіяти здорові знімки від тих, де пацієнту загрожує смертельна небезпека.
| Традиційний підхід | Застосування ШІ | Перевага, яку надає використання моделі ШІ |
| Лікар мусить власноруч перевіряти сотні КТ-зрізів, щоб знайти крихітну аномалію. | ШІ автономно сканує весь об’єм даних і миттєво вказує на патологію. | Економія часу. Діагностика займає секунди, що критично при загрозі розриву судини. |
| Комерційні програми часто помиляються або лише сигналізують про можливу проблему. | Точність моделі вища за ринкові аналоги завдяки опрацюванню кількох тисяч знімків. | Висока точність. Мінімальний ризик того, що аневризма залишиться непоміченою. |
| Велике навантаження на радіологів призводить до помилок через втому. | Система працює 24/7 однаково ефективно. | Безпека пацієнта. Знижується ризик виникнення помилки через людський фактор. |
Нові цілі
Поки нейрохірурги опановують модель ШІ, що допомагає розшифровувати КТ-знімки мозку, команда Гданського медичного університету разом з інженерами Гданської політехніки вирішила змінити підхід до діагностики. Науковці прагнуть навчити алгоритм бачити загрозу там, де її традиційно ніхто не шукає — в результатах базових аналізів:
- біохімії крові (рівні глюкози та показниках креатиніну);
- загальних показниках (кількості тромбоцитів);
- анамнезі (історії коливань артеріального тиску, віку, стажі куріння).
Кожен із цих параметрів окремо є лише штрихом до загальної картини. Для лікаря вони зазвичай говорять про стан нирок, ризик діабету чи атеросклерозу, але не вказують на конкретну загрозу для судин головного мозку.
Проте для ШІ це не просто розрізнені цифри, а елементи єдиного, надзвичайно складного коду. Аналізуючи гігантські масиви медичних карток, він помічає ледь вловні комбінації маркерів запалення, метаболічних збоїв та судинного тонусу.
Те, що людина ідентифікує як незначне відхилення або навіть варіант норми, алгоритм розпізнає як індикатор того, що стінки судин втрачають еластичність, а отже ризик виникнення аневризми високий. Якщо такий підхід виявиться успішним, він здійснить революцію в профілактиці: смертельні загрози можна буде виявляти за звичайним аналізом крові, задовго до того, як пацієнту знадобиться томографія.
Проєкт науковців Гданського медичного університету демонструє, що ШІ здатен еволюціонувати від вузькопрофільного помічника рентгенолога до ключового елемента превентивної медицини. Успішно автоматизувавши пошук аневризм на КТ-знімках, дослідники зробили крок до ще більш амбітної мети — ранньої діагностики за базовими аналізами. Якщо алгоритм навчиться зчитувати приховані загрози зі звичайних показників життєдіяльності, медицина отримає інструмент, який дозволить виявляти аневризми задовго до критичного моменту.