Zastosowanie analizy serca wspomaganej sztuczną inteligencją w warunkach klinicznych
Choroby sercowo-naczyniowe pozostają główną przyczyną zgonów na całym świecie, a echokardiografia, inaczej USG serca, jest jednym z najczęściej stosowanych i najbardziej opłacalnych, nieinwazyjnych narzędzi do diagnozowania chorób tego narządu. Pomimo znaczenia tej metody, dostęp do wysokiej jakości echokardiografii pozostaje ograniczony z kilku powodów. „Tradycyjna analiza ultrasonograficzna serca jest wysoce zależna od specjalistycznej wiedzy i wymaga dużych nakładów pracy manualnej”, wyjaśnia koordynatorka projektu Neringa Valantinė z litewskiej firmy Ligence(odnośnik otworzy się w nowym oknie). „Kardiolodzy nierzadko spędzają większość czasu przeznaczonego na badanie, wykonując powtarzalne pomiary i przygotowując raporty”. Valantinė zauważa, że proces ten jest również podatny na zmienność i błędy ludzkie. W całej Europie systemy opieki zdrowotnej mierzą się z coraz większą presją ze strony starzejących się społeczeństw, rosnących wskaźników chorób sercowo-naczyniowych i niedoborów wyszkolonych pracowników medycznych.
Sztuczna inteligencja, inżynieria oprogramowania i kardiologia
Projekt AI-driven cardiac ultrasound analysis(odnośnik otworzy się w nowym oknie), finansowany przez Europejską Radę ds. Innowacji(odnośnik otworzy się w nowym oknie) i koordynowany przez Ligence, miał na celu usunięcie wąskich gardeł poprzez poprawę szybkości, spójności, dostępności i jakości analizy ultrasonograficznej serca. Wiązało się to z opracowaniem i udoskonaleniem zaawansowanych modeli sieci neuronowych zdolnych do analizy złożonych danych obrazu ultrasonograficznego. Badacze włożyli ponadto istotny wysiłek w poprawę użyteczności, szybkości, interoperacyjności i niezawodności platformy oprogramowania, aby mogła ona skutecznie funkcjonować w środowiskach klinicznych. „Aby osiągnąć nasze cele, połączyliśmy wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji, inżynierii oprogramowania, kardiologii, praktyki klinicznej i procedur regulacyjnych”, mówi Valantinė. „Ściśle współpracowaliśmy z klinicystami i instytucjami opieki zdrowotnej, aby upewnić się, że technologia ta spełnia rzeczywiste potrzeby kliniczne”.
Ocena kliniczna z wykorzystaniem danych echokardiograficznych
Innowacje były oceniane w ramach ciągłej walidacji wydajności AI, a także oceny klinicznej z wykorzystaniem rzeczywistych danych echokardiograficznych i bieżących informacji zwrotnych od klinicystów. „Kluczowym celem projektu było stworzenie zróżnicowanego i reprezentatywnego zbioru danych, który wspierałby solidną wydajność sztucznej inteligencji w różnych populacjach pacjentów, środowiskach klinicznych i praktykach obrazowania ultrasonograficznego”, zauważa Valantinė. Zautomatyzowane pomiary i możliwości raportowania platformy zostały również ocenione pod kątem standardowej praktyki klinicznej i porównane z ocenami przeprowadzonymi przez doświadczonych klinicystów. Pomogło to zapewnić klinicznie wiarygodne i spójne wyniki. „Jednocześnie skupiliśmy się na użyteczności technologii w klinicznych przepływach pracy, a także na kwestiach regulacyjnych, aby wspierać bezpieczne wdrażanie w środowiskach opieki zdrowotnej”, dodaje badaczka. „Osiągnięcie zgodności z przepisami na różnych rynkach było ważną częścią projektu i kluczowym krokiem w kierunku szerszego wdrożenia technologii do praktyki klinicznej”.
Szersze zastosowanie kliniczne i dalsza ekspansja
Valantinė uważa, że jednym z kluczowych wniosków płynących z projektu jest to, że skuteczne rozwiązania AI w opiece zdrowotnej muszą być zaprojektowane z uwzględnieniem realiów klinicznych. „Sama precyzja nie wystarczy – systemy muszą również płynnie integrować się ze szpitalnymi przepływami pracy, oszczędzać czas lekarzy i budować zaufanie wśród użytkowników”, przekonuje badaczka. „Kolejnym ważnym osiągnięciem było uzyskanie certyfikatu regulacyjnego, pokazującego, że zaawansowane narzędzia AI mogą spełniać rygorystyczne wymagania dotyczące wyrobów medycznych”. Kolejne kroki projektu obejmą prace nad szerszym przyjęciem klinicznym i dalsze rozszerzanie możliwości platformy. Ligence pracuje również nad skalowaniem wdrożeń w szpitalach i systemach opieki zdrowotnej na całym świecie, kontynuując współpracę z klinicystami w celu udoskonalenia technologii w oparciu o rzeczywiste zastosowania. „Długoterminową wizją jest uczynienie wysokiej jakości analizy ultrasonograficznej serca bardziej dostępną, wydajną i spójną zarówno dla pacjentów, jak i pracowników służby zdrowia”, podsumowuje Valantinė. „Automatyzując powtarzalne zadania i wspierając klinicystów analizą opartą na sztucznej inteligencji, technologie takie jak Ligence Heart(odnośnik otworzy się w nowym oknie) mogą skrócić czas oczekiwania, poprawić jakość diagnostyki i umożliwić wcześniejsze wykrywanie chorób układu krążenia. Może to ostatecznie doprowadzić do lepszych wyników leczenia pacjentów i budowania bardziej zrównoważonych systemów opieki zdrowotnej”. „Wartość dodana projektu N-Spire obejmuje innowacyjne podejście do hodowli mikroorganizmów w celu przetwarzania odpadów rolniczych w wysokowartościowe produkty mikrobiologiczne za pośrednictwem platformy produkcyjnej”, podsumowuje Miles. „Łącząc ciągłą obróbkę wstępną i fermentację w stanie stałym, zespół opracował tańszą i niskoemisyjną alternatywę dla konwencjonalnych systemów produkcji nawozów i mikroorganizmów opartą na obiegu zamkniętym”.
