Kto może najlepiej ocenić i zdiagnozować czynność serca po odczytaniu echokardiogramu: sztuczna inteligencja (AI) czy ultrasonograf?
Według badaczy Cedars-Sinai i ich badań opublikowanych dzisiaj w recenzowanym czasopiśmie Nature, sztuczna inteligencja okazała się lepsza w ocenie i diagnozowaniu funkcji serca w porównaniu z ocenami echokardiogramu wykonanymi przez ultrasonografów.
Odkrycia opierają się na pierwszym w swoim rodzaju, zaślepionym, randomizowanym badaniu klinicznym dotyczącym sztucznej inteligencji w kardiologii, prowadzonym przez badaczy z Smidt Heart Institute i Division of Artificial Intelligence in Medicine w Cedars-Sinai.
„Wyniki mają natychmiastowe implikacje dla pacjentów poddawanych obrazowaniu czynności serca, a także szersze implikacje dla dziedziny obrazowania serca” – powiedział kardiolog David Ouyang, główny badacz badania klinicznego i główny autor badania. „Ta próba dostarcza rygorystycznych dowodów na to, że wykorzystanie sztucznej inteligencji w ten nowatorski sposób może poprawić jakość i skuteczność obrazowania echokardiogramu u wielu pacjentów”.
Badacze są przekonani, że ta technologia okaże się korzystna po wdrożeniu w systemie klinicznym w Cedars-Sinai i systemach opieki zdrowotnej w całym kraju.
„Ta udana próba kliniczna stanowi wspaniały precedens w zakresie odkrywania i testowania nowatorskich algorytmów sztucznej inteligencji w systemach opieki zdrowotnej, zwiększając prawdopodobieństwo bezproblemowego wdrożenia w celu poprawy opieki nad pacjentem” — powiedział dr Sumeet Chugh, dyrektor Wydziału Sztucznej Inteligencji w Medycyna i Katedra Pauline and Harold Price w badaniach elektrofizjologii serca.
W 2020 roku naukowcy z Smidt Heart Institute i Stanford University opracowali jedną z pierwszych technologii sztucznej inteligencji do oceny czynności serca, w szczególności frakcji wyrzutowej lewej komory – kluczowego pomiaru serca stosowanego w diagnozowaniu funkcji serca. Ich badania zostały również opublikowane w Nature.
Opierając się na tych ustaleniach, w nowym badaniu oceniono, czy sztuczna inteligencja była dokładniejsza w ocenie 3495 badań echokardiogramu przezklatkowego, porównując wstępną ocenę przeprowadzoną przez sztuczną inteligencję lub przez sonografa – znanego również jako technik ultrasonograficzny.
Wśród ustaleń:
Kardiolodzy częściej zgadzali się ze wstępną oceną AI i dokonywali korekt jedynie w 16,8% ocen wstępnych AI. Kardiolodzy dokonali korekt w 27,2% wstępnych ocen dokonanych przez ultrasonografów. Lekarze nie byli w stanie stwierdzić, które oceny zostały wykonane przez AI, a które przez sonografów. Pomoc AI zaoszczędziła czas kardiologów i ultrasonografów.
„Poprosiliśmy naszych kardiologów, aby odgadli, czy wstępna interpretacja została przeprowadzona przez sztuczną inteligencję, czy przez sonografa, i okazało się, że nie byli w stanie odróżnić” – powiedział Ouyang. „Mówi to o wysokiej wydajności algorytmu sztucznej inteligencji, a także o bezproblemowej integracji z oprogramowaniem klinicznym. Wierzymy, że to wszystko dobre znaki dla przyszłych badań próbnych sztucznej inteligencji w terenie”.
Ouyang mówi, że nadzieja polega na zaoszczędzeniu czasu klinicystów i zminimalizowaniu bardziej żmudnych części pracy związanej z obrazowaniem serca. Kardiolog pozostaje jednak ostatecznym ekspertem rozstrzygającym dane wyjściowe modelu AI.
Badanie kliniczne i późniejsze opublikowane badania również rzucają światło na możliwość uzyskania zezwoleń regulacyjnych.
„Ta praca podnosi poprzeczkę dla technologii sztucznej inteligencji, które są rozważane do zatwierdzenia regulacyjnego, ponieważ Food and Drug Administration wcześniej zatwierdziła narzędzia sztucznej inteligencji bez danych z prospektywnych badań klinicznych”, powiedziała Susan Cheng, MD, MPH, dyrektor Instytutu Badań na temat zdrowego starzenia się w Klinice Kardiologii w Smidt Heart Institute i współautor badania. „Uważamy, że ten poziom dowodów zapewnia klinicystom dodatkową pewność, ponieważ systemy opieki zdrowotnej pracują nad szerszym przyjęciem sztucznej inteligencji w ramach wysiłków na rzecz ogólnego zwiększenia wydajności i jakości”.