Ученые из Великобритании работают над алгоритмом искусственного интеллекта, который поможет диагностировать тромбоз глубоких вен по ультразвуковым изображениям и потенциально предотвратить ненужный прием лекарств пациентами.

Команда из Оксфордского университета, Имперского колледжа Лондона и университета Шеффилда совместно с немецкой компанией ThinkSono работает над приложением под названием AutoDVT и считает, что оно может существенно сократить расходы медицинских служб на каждое обследование.

Тромбоз глубоких вен – это тромбоз, чаще всего встречающийся в ноге, который может привести к смертельному тромбозу в легких и связан с длительными симптомами и инвалидностью у 30-50% пациентов. Диагноз обычно ставится с помощью компрессионного ультразвука, интерпретируемого обученным рентгенологом.

К сожалению, до 90% пациентов с возможными симптомами не обнаруживают это заболевание при визуализации, что приводит к длинным очередям на сканирование и большой нагрузке на специалистов.

Исследование, опубликованное в журнале Nature Digital Medicine, показывает, что алгоритм точно диагностировал тромбоз глубоких вен по сравнению с золотым стандартом ультразвукового исследования. По словам разработчиков, это первое исследование, показывающее, что алгоритмы машинного обучения могут потенциально диагностировать это заболевание.

В ходе открытого исследования приложение AutoDVT обучалось на 255 добровольцах, а затем оценивалось на 53 пациентах с предыдущим диагнозом или без него, чтобы дать предварительное представление о его чувствительности и специфичности. Ученые также смоделировали потенциальную экономическую эффективность системы, используя критерии британского Национального института здравоохранения и повышения квалификации (NICE).

По словам разработчиков,

В настоящее время многим пациентам не удается поставить точный диагноз в течение 24 часов после подозрения на тромбоз глубоких вен, и поэтому многие пациенты в конечном итоге получают болезненные инъекции ненужного антикоагулянта с потенциальными побочными эффектами. Алгоритм можно не только обучить анализировать ультразвуковые изображения, чтобы отличить наличие тромба от его отсутствия. Он также может направлять пользователя с помощью ультразвукового зонда в нужные места вдоль бедренной вены, так что даже неспециалист сможет получить нужные изображения.

Сейчас ученые готовятся провести масштабные испытания своего метода с участием большого количества пациентов.

Источник