Wyniki opublikowano w artykule w European Heart Journal, czasopiśmie Europejskiego Towarzystwa Kardiologicznego (ESC). Współautorem publikacji „Artificial intelligence-based identification of thin-cap fibroatheromas and clinical outcomes: the PECTUS-AI study” jest prof. Tomasz Roleder z Wydziału Medycznego Politechniki Wrocławskiej (PWr) we współpracy naukowcami z Radboud University Medical Center w Nijmegen i Departamentu Inżynierii Biomedycznej i Fizyki z Amsterdam University Medical Center w Holandii.

Jak poinformowała Politechnika Wrocławska, badania interdyscyplinarnego zespołu, w skład którego wchodzili lekarze, inżynierowie oraz informatycy, dotyczyły „inwazyjnej diagnostyki naczyń wieńcowych, a dokładnie inwazyjnego obrazowania wewnątrznaczyniowego (tomografii optycznej koherencyjnej), które jest już stosowane także w kardiologii w Polsce”.

Tomografia optyczna koherencyjna (OCT) wewnątrznaczyniowa pozwala na najbardziej szczegółową ocenę miażdżycy tętnic wieńcowych u pacjenta, włączając w to identyfikację blaszek wysokiego ryzyka (tzw. cienka czapeczka lub cienka pokrywa).

- Blaszki te charakteryzują się dużą zawartością lipidów i cienką pokrywą włóknistą, co jest określane jako fibroateroma z cienką pokrywą (TCFA - Thin capped fibroatheroma) – czytamy w informacji PWr.

Badania wykazały, że sztuczna inteligencja zastosowana w obrazowaniu optycznej koherentnej tomografii może skutecznie identyfikować włókniaki i miażdżyce cienkiej czapeczki i przewidywać niekorzystne wyniki sercowo-naczyniowe u pacjentów po zawale mięśnia sercowego. Stanowi także alternatywę dla ręcznej analizy obrazu w laboratorium podstawowym.

– Najważniejszym efektem naszych badań jest potwierdzenie, że analiza obrazu przy użyciu algorytmów AI potrafi precyzyjnie określać ryzyko przyszłych, niepożądanych zdarzeń sercowo-naczyniowych, czyli hospitalizacji pacjenta z powodu choroby wieńcowej w przyszłości – powiedział prof. Tomasz Roleder z Katedry Nauk Klinicznych Niezabiegowych, prodziekan ds. klinicznych i nauki PWr, cytowany w komunikacie uczelni.

Jego zdaniem sztuczna inteligencja „może wspierać podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w praktyce klinicznej i utorować drogę do bardziej spersonalizowanej kardiologii”.

Autorzy pracy podkreślają, że ich badania mają potencjał kliniczny i mogą przyczynić się do podniesienia jakości opieki kardiologicznej.

- Całościowa analiza naczyń wieńcowych za pomocą AI w badaniu OCT może pomóc klinicystom we wcześniejszym identyfikowaniu pacjentów wysokiego ryzyka, zaplanowaniu terapii prewencyjnej oraz efektywniejszym wykorzystaniu czasu w pracowni hemodynamiki, co przełoży się na lepsze wyniki leczenia – czytamy w komunikacie uczelni.

wl/ bar/