Исследователи Раскрывают Загадки Сердца и Предсказывают Сердечно-Сосудистые Болезни с Помощью ИИ

Недавно два исследования, связанных с сердцем, использовали алгоритмы ИИ, чтобы лучше понять, как функционирует и как отказывает сердце. Команда исследователей использовала алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы получить представление о том, как форма мышц сердца влияет на его производительность. С помощью алгоритмов ИИ исследовательская группа получила представление о том, как желудочки сердца облегчают кровоток и обнаружила шесть разных участков ДНК, которые играют важную роль в развитии мышц сердца. Тем временем, другое исследование изучало, как селфи потенциально могут быть использованы для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний.

Уже в 15-м и 16-м веках ученые изучали сердце и задавались вопросом, как его структура связана с его функцией. Леонардо да Винчи задавался вопросом, как мышцы сердца перемещают кровь по всему телу более 500 лет назад. Благодаря команде исследователей из институтов, таких как MRC London Institute of Medical Sciences, Cold Spring Harbor Laboratory, EMBL’s European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), Гейдельбергского университета и Политехнического университета Милана, мы гораздо ближе к пониманию роли, которую играют требекулы в развитии и функционировании сердца.

Требекулы – это мышечные волокна, которые образуют сложную сеть геометрических узоров на внутренней поверхности сердца. Требекулы, как полагают, обеспечивают кислород сердцу, когда оно развивается, поскольку само сердце является первым органом, который развивается и не может получать кислород из легких. Однако долгое время было загадкой, какую роль требекулы играют у взрослых. Да Винчи предполагал, что требекулы сердца служат для нагрева крови, когда она проходит через сердце, но благодаря исследованиям, основанным на ИИ, мы теперь имеем представление о их истинной цели.

Исследовательская группа использовала алгоритмы ИИ для анализа примерно 25000 МРТ-сканов сердца. Эти сканы были поданы в модель ИИ вместе с генетическими данными и данными о морфологии сердца. Исследователи проанализировали результаты модели и обнаружили, что требекулы, кажется, играют роль в облегчении кровотока через желудочки сердца. Геометрические узоры на внутренней поверхности сердца теперь, как полагают, помогают кровотоку более эффективно, когда сердце бьется.

Помимо открытия, что требекулы могут помочь в эффективном кровотоке, исследователи также обнаружили шесть участков ДНК, которые, кажется, влияют на развитие требекул. Два из шести участков ДНК также играют роль в развитии ветвящихся нервных путей в мозге. Возможно, что подобные механизмы, которые приводят к развитию требекул, также приводят к развитию нервных клеток.

Форма требекул может даже иметь отношение к сердечно-сосудистым заболеваниям. Генетические данные более 50000 пациентов были проанализированы исследовательской группой, и было обнаружено, что разные узоры требекул имеют некоторую корреляцию с риском развития сердечно-сосудистых заболеваний.

В другом исследовании, как сообщает Futurism, исследователи из Национального центра сердечно-сосудистых заболеваний в Пекине, Китай, экспериментировали с ИИ, способным предсказать вероятность сердечно-сосудистых заболеваний у человека на основе физических атрибутов, которые можно захватить на простой фотографии человека. Существуют физические атрибуты, которые имеют корреляцию с сердечно-сосудистыми заболеваниями, такие как желтые отложения возле век, белые кольца на краях роговицы и седеющие или истончающиеся волосы. Когда алгоритм был обучен на изображениях пациентов из китайских больниц, он, по сообщениям, превзошел существующие методы оценки риска сердечно-сосудистых заболеваний,能够 обнаружить примерно 80% случаев сердечно-сосудистых заболеваний. Он также захватил примерно 60% всех отрицательных случаев сердечно-сосудистых заболеваний.

С алгоритмом связана высокая частота ложных положительных результатов, которую команда заявляет, что им необходимо устранить, отметив, что ложные положительные результаты могут вызвать у пациентов ненужную тревогу и перегрузить медицинскую систему ненужными тестами. Однако, если частоту ложных положительных результатов алгоритма можно устранить и повысить общую точность, он может быть полезным инструментом для регионов мира, которые испытывают трудности с финансированием программ скрининга сердечно-сосудистых заболеваний.