Модель искусственного интеллекта (ИИ), обученная на сцинтиграфических изображениях всего тела, может быть в состоянии идентифицировать пациентов с риском сердечного амилоидоза .

Группа во Франции обучила модель глубокого обучения, которая автоматически определяет поглощение сердечного радиофармпрепарата с помощью сцинтиграфии всего тела с технецием-99m (Tc-99m) из большого набора больничных данных. Модель показала себя хорошо и, возможно, ее можно было бы использовать для ежегодного выявления тысяч недиагностированных пациентов, пишет ведущий автор доктор Марк-Антуан Дельбарр из университетской больницы Амьена и его коллеги.

«Использование нашей модели автоматического обнаружения фиксации сердца в центрах ядерной медицины, вероятно, поможет обнаружить невыявленный сердечный амилоидоз у сотен тысяч пациентов, которые прошли или проходят [сцинтиграфию всего тела]», — написала группа.

Сердечный амилоидоз представляет собой группу нарушений неправильной укладки белков, вызванных прогрессирующим отложением амилоидных фибрилл в миокарде и может привести к смерти от сердечной недостаточности. Из-за неспецифических сердечных симптомов пациенты часто страдают запоздалой постановкой диагноза.

Сцинтиграфия костей обычно проводится для диагностики опухолей костей, однако поглощение радиоактивного индикатора технеция-99m (Tc-99m), используемого при сканировании, другими областями тела может указывать на патологию, связанную с другим заболеванием. Исследователи объяснили, что это имеет место при сердечном амилоидозе.

В этом исследовании авторы выдвинули гипотезу о том, что может быть разработана модель глубокого обучения, которая будет искать значительное поглощение сердечного радиофармпрепарата в наборе данных сцинтиграфических изображений всего тела Tc-99m, чтобы помочь идентифицировать недиагностированных пациентов.

Группа обучила модель глубокого обучения для выявления заболевания на основе поглощения миокардом индикатора с использованием стандартной системы оценок Перуджини, которая основана на визуальной оценке изображения от 0 (отрицательное) до 3 (сильно положительное). Набор обучающих данных состоял из 3048 изображений, 281 положительного (≥ Perugini 2) и 2767 отрицательных случаев из Университетской больницы Анри Мондора в Кретей.

Затем исследователи протестировали модель на внешнем наборе данных, полученном в Университетской больнице Лилля, состоящем из 1633 изображений, 102 из которых были положительными, а 1531 — отрицательными.

Согласно анализу, в обоих наборах данных производительность модели оставалась постоянной с точностью 99,3% и специфичностью 99,5%, сообщили авторы.

«Модель обнаружения эффективна для выявления пациентов с сердечным поглощением [равным или большим, чем] Perugini 2 при сцинтиграфии всего тела и может помочь в диагностике пациентов с сердечным амилоидозом», — написала группа.

Тем не менее, авторы отметили, что необходимы дальнейшие исследования, особенно с учетом того, что это первая модель, предполагающая, что ИИ может быть эффективным при обнаружении степени по Перуджини, равной или превышающей 2, для сердечного амилоидоза. Они также написали, что поглощение радиофармпрепарата Tc-99m в миокарде может выявить другие состояния.

«Обнаружение значительного сердечного поглощения может привести к диагностике [сердечного амилоидоза] только после тщательной оценки в соответствии с текущими рекомендациями, чтобы отличить связанное с амилоидозом поглощение от не связанного с амилоидозом», — заключила группа.

Источник