Într-un domeniu unde predicţiile pot face diferenţa între viaţă şi moarte, un sistem de inteligenţă artificială (AI) inovează în ceea ce priveşte modul în care sunt identificaţi pacienţii cu cardiomiopatie hipertrofică (CMH), care au un risc crescut de moarte subită cardiacă. Dezvoltat de cercetători de la Universitatea Johns Hopkins, sistemul MAARS analizează imagini ale inimii cu o precizie remarcabilă, oferind medicilor un instrument puternic pentru a preveni decesele. Cum funcţionează acest sistem şi ce impact poate avea în practica medicală?
Cardiomiopatia hipertrofică afectează una din 200-500 de persoane la nivel mondial şi reprezintă o cauză principală a morţii subite cardiace la tinerii sportivi. Această afecţiune provoacă îngroşarea muşchiului cardiac, care poate declanşa aritmii fatale. Identificarea pacienţilor care prezintă cel mai mare risc a rămas o provocare pentru cardiologi de zeci de ani.
Ghidurile medicale actuale pentru identificarea pacienţilor cu risc de moarte subită cardiacă au o precizie de aproximativ 50%, fiind practic echivalente cu o abordare aleatorie, bazată mai mult pe şansă decât pe o evaluare fundamentată ştiinţific.
Acum, un sistem de inteligenţă artificială multimodală - care poate procesa şi integra informaţii din mai multe surse şi tipuri de date, precum imagini, text, sau sunet, pentru a lua decizii sau a face predicţii -, botezat MAARS, a obţinut o precizie de 89% în identificarea pacienţilor cu miocardită hipertrofică care vor suferi aritmii care pun viaţa în pericol, având potenţialul de a salva mii de vieţi şi prevenind intervenţiile medicale inutile.
Modelul de AI, dezvoltat de cercetătorii de la Universitatea Johns Hopkins şi publicat, miercuri, în revista Nature Cardiovascular Research, reprezintă un pas major înainte în evaluarea riscurilor cardiace.
Abordările tradiţionale de diagnostic se bazează pe un set restrâns de informaţii clinice, cum ar fi rezultatele examenului fizic, istoricul medical şi unele teste de laborator. Aceste date, deşi utile, nu sunt suficient de cuprinzătoare pentru a oferi o evaluare completă a stării de sănătate a pacientului, limitând astfel capacitatea de a detecta riscuri ascunse sau probleme de sănătate mai complexe.
Spre deosebire de aceste abordări standard limitate, MAARS analizează spectrul complet al datelor pacientului, incluzând imagistica cardiacă puţin utilizată până acum, care dezvăluie tipare ascunse în cicatricile (leziunile) de la nivelul inimii.
„În prezent, avem pacienţi care mor în floarea vârstei din cauza faptului că nu sunt protejaţi şi alţii care trăiesc cu defibrilatoare pentru tot restul vieţii lor fără niciun beneficiu. Avem capacitatea de a prezice cu o precizie foarte mare dacă un pacient are sau nu un risc ridicat de moarte subită cardiacă”, explică autoarea principală, Natalia Trayanova, cercetător la Johns Hopkins, specializat în inteligenţă artificială aplicată în cardiologie, citată într-un comunicat.
Avansul în acest domeniu a venit odată cu capacitatea MAARS de a analiza imagini RMN cardiace cu substanţă de contrast cu un nivel de complexitate fără precedent.
În timp ce medicii se confruntă cu dificultăţi în interpretarea datelor brute ale imaginilor, noul AI identifică tiparele de cicatrici care sunt corelate cu riscul de aritmie.
MAARS utilizează trei reţele neuronale specializate care lucrează împreună pentru a procesa diferite tipuri de date medicale:
- Un sistem 3D care analizează imagini RMN ale inimii pentru a identifica modele de fibroză (ţesut cicatricial).
- Reţele neuronale care procesează fişele electronice de sănătate şi datele medicale e ale pacienţilor.
- O componentă care integrează informaţiile din toate sursele de date pentru a genera predicţii de risc.
- Mecanisme de atenţionare care evuidenţiază regiunile imagistice şi factorii clinici care conduc la fiecare predicţie.
Această abordare cuprinzătoare rezolvă o limitare fundamentală a practicii actuale.
„Până acum nu s-au utilizat învăţarea profundă pe aceste imagini. Suntem capabili să extragem acum aceste informaţii ‘ascunse’ din imagini, informaţii care de obicei nu sunt luate în considerare”, a remarcat Trayanova.
Cercetătorii au testat MAARS pe pacienţi reali de la Spitalul Johns Hopkins şi Institutul Sanger de Cardiologie din Carolina de Nord (North Carolina’s Sanger Heart & Vascular Institute).
Rezultatele au fost impresionante: în timp ce ghidurile clinice actuale au obţinut o precizie de aproximativ 50%, MAARS a ajuns la o precizie totală de 89% şi chiar o precizie remarcabilă de 93% pentru pacienţii cu vârste între 40-60 de ani, populaţia cu cel mai mare risc de moarte subită cardiacă.
Un RMN cardiac cu substanţă de contrast arată inima unui pacient cu miocardită hipertrofică, identificat de MAARS ca având un risc mare de moarte subită cardiacă. Fiecare secţiune a imaginii dezvăluie o progresie de la zonele întunecate (ţesut cardiac sănătos) la zonele luminoase (ţesut fibrotic, anormal). Inteligenţa artificială subliniază, în roşu, regiunile cu cele mai multe zone de fibroză.
Un aspect la fel de important este faptul că AI-ul a demonstrat imparţialitate între diferitele grupuri demografice, evitând astfel problemele de prejudecată (bias) întâlnite frecvent în mulţi algoritmi medicali.
În timp ce instrumentele clinice tradiţionale au indicat variaţii semnificative de performanţă între pacienţii bărbaţi şi femei şi între grupele de vârstă, MAARS a păstrat o precizie constantă.
Sistemul a demonstrat, de asemenea, că este uşor de interpretat, ceea ce este esenţial pentru a fi acceptat în practica medicală.
În loc să funcţioneze ca o „cutie neagră” (unde procesul de decizie este ascuns), MAARS explică predicţiile sale subliniind regiunile imagistice şi factorii clinici care influenţează evaluarea riscului fiecărui pacient.
„Studiul nostru demonstrează că modelul AI îmbunătăţeşte semnificativ capacitatea noastră de a prezice pacienţii cu cel mai mare risc comparativ cu algoritmii actuali şi, astfel, are puterea de a transforma îngrijirea clinică”, a subliniat semnificaţia clinică dr. Jonathan Chrispin, medic specialist cardiolog la Johns Hopkins, unul dintre coautori.
Implicaţiile se extind dincolo de îmbunătăţirea predicţiilor. MAARS i-ar putea ajuta pe medici să ia decizii mai informate privind defibrilatoarele cardioverter implantabile (ICD) - dispozitive care pot salva vieţi, dar care implică şi riscuri de infecţie, defecte de funcţionare şi şocuri inadecvate atunci când sunt folosite inutil.
Această cercetare recentă se construieşte pe succesul echipei din 2022, care a dezvoltat un model AI capabil să estimeze cu precizie momentul în care poate surveni stopul cardiac la pacienţii cu risc de infarct miocardic (atac de cord), analizând datele disponibile şi oferind prognoze utile pentru intervenţii rapide, ce pot preveni astfel o eventuală tragedie.
Cercetătorii planifică acum să extindă MAARS şi pentru alte afecţiuni cardiace, inclusiv sarcoidoza cardiacă şi cardiomiopatia aritmogenă de ventricul drept (MAVD).
Pentru miile de pacienţi care trăiesc cu cardiomiopatie hipertrofică, MAARS oferă ceva ce a fost greu de obţinut în cardiologie: predicţie de precizie care ar putea însemna diferenţa între viaţă şi moarte, livrată cu transparenţa necesară pentru a câştiga încrederea medicilor.
