25 квітня, 2025
Штучний інтелект навчився оцінювати загоєння стента після проведення черезшкірного коронарного втручання
Дослідницька група з Helmholtz Munich (один із провідних неуніверситетських центрів біомедичних досліджень Німеччини), Мюнхенського технічного університету та університетської лікарні розробила DeepNeo, алгоритм на основі штучного інтелекту, який автоматизує процес аналізу загоєння коронарних стентів після імплантації. Інструмент відповідає точності медичного експерта, значно скорочуючи час оцінки. Завдяки успішній перевірці на моделях людей і тварин DeepNeo має потенціал для стандартизації моніторингу після імплантації стента, а, отже, покращення результатів лікування хвороб серцево-судинної системи.
Щороку понад 3 мільйони людей у всьому світі проходять черезшкірне коронарне втручання (ЧКВ) зі стентуванням, під час якого лікують звужені коронарні артерії серця. Однак моніторинг процесу загоєння після імплантації залишається проблемою. Якщо тканина, що росте над стентом, розвивається нерівномірно (переважно стає занадто товстою), це може призвести до повторних оклюзій судин. Сьогодні аналіз загоєння проводять за допомогою зображень, отриманих завдяки внутрішньосудинної оптичної когерентної томографії (ОКТ), проте цей процес займає багато часу, вимагає значної підготовки спеціалістів, тому залишається непрактичним для рутинної клінічної практики.
Оптична когерентна томографія – це високоточний метод візуалізації внутрішніх структур, який застосовує інфрачервоне світло для створення зображень. ОКТ іноді називають «оптичним УЗД», проте замість звукових хвиль використовуються світлові. Технологія працює завдяки принципу інтерферометрії – світловий промінь подається на тканину і відбивається від її різних шарів. ОКТ особливо корисна після проведення ЧКВ, оскільки дозволяє оцінити правильність розташування стента, виявити ускладнення після втручання (розриви інтими, тромбоз, переломи стента) та оцінити процес загоєння (як відбувається ендотелізація стента та чи відсутні залишкові бляшки або кальцинати).
DeepNeo розрізняє різні моделі загоєння з такою ж точністю, як і провідні фахівці, проте робить це швидше. Штучний інтелект також забезпечує точні вимірювання, наприклад, товщини тканини та покриття стента, пропонуючи цінну інформацію для клініцистів. Щоби «навчити» DeepNeo, учені використали понад 1100 ОКТ-зображень 92 пацієнтів. Під час аналізу знімків штучний інтелект продемонстрував високу точність, що збігалася з експертними оцінками. Проєкт учених уже офіційно зареєстровано як патент, і, окрім цього, дослідники отримали грант на свої подальші випробування.
Джерело: https://www.nature.com/articles/s43856-025-00835-5