Az EchoNext nevű mesterséges intelligencia (AI) eszköz képes felismerni a rejtett szívbetegségeket

Egy mesterséges intelligencia (AI) eszköz mostantól képes felismerni a rejtett szívbetegségeket egy rutinvizsgálat alapján.

Évente több millió ember távozik a kórházból anélkül, hogy tudná, súlyos szívproblémája van. Nem azért, mert az orvosok gondatlanok lennének. Nem azért, mert nem léteznek a megfelelő vizsgálatok. Hanem azért, mert a standard vizsgálatok, amelyeket az orvosok rutinszerűen alkalmaznak, önmagukban egyszerűen nem képesek felismerni a strukturális szívbetegségek számos típusát.

A Columbia Egyetem és a NewYork-Presbyterian kutatócsoportja talán megtalálta a módját, hogy ezt megváltoztassa. Létrehoztak egy EchoNext nevű mesterséges intelligencia eszközt, amely a rutin szívvizsgálat adatait elemzi, és nagyobb pontossággal észleli a szerkezeti szívbetegségeket, mint az emberi kardiológusok. A tanulmányt 2025 júliusában publikálták a Nature folyóiratban.

Mi a szerkezeti szívbetegség?

A szerkezeti szívbetegség a szív – annak szelepei, kamrái, izma vagy a közvetlenül ahhoz kapcsolódó erek – fizikai problémája. A betegség olyan állapotokat foglal magában, mint a szívelégtelenség, a szelepbetegség, a pulmonális hipertenzió és a szívizom súlyos megvastagodása. Ezen állapotok közül sok, ha korán felismerik, gyógyszeres kezeléssel vagy műtéttel gyógyítható. Ha azonban felismeretlenek maradnak, végzetesek lehetnek.

A szerkezeti szívbetegségek diagnosztizálásának arany standardja az echokardiográfia – a szív ultrahangvizsgálata. Az echokardiográfia világos képet ad az orvosoknak a szív szerkezetéről és működéséről. A probléma az, hogy az echokardiográfia drága, elvégzéséhez és értelmezéséhez képzett szakemberekre van szükség, és nem mindenhol elérhető. Ezen akadályok miatt az orvosok általában csak akkor rendelnek el echokardiográfiát, ha a beteg már tüneteket mutat, vagy ha komoly okuk van feltételezni, hogy valami baj van.

Ez azt jelenti, hogy a strukturális szívbetegségben szenvedő emberek nagy része soha nem jut hozzá ahhoz a vizsgálathoz, amely feltárhatná állapotát. Kutatások szerint, amikor szisztematikus echokardiográfiás szűrést végeznek a közösségekben, a felismert szívbillentyű-betegségek száma több mint kétszeresére nő a rutinellátáshoz képest. Más szavakkal, az összes eset akár fele is észrevétlen maradhat.

Az EchoNext nevű mesterséges intelligencia (AI) eszköz képes felismerni a rejtett szívbetegségeket — Az echokardiográfia egy fájdalommentes ultrahangvizsgálat, amely nagyfrekvenciás hanghullámokat használ a szív valós idejű, mozgóképének létrehozásához. Ez lehetővé teszi az orvosok számára a szív méretének, pumpáló erejének, valamint a szívüregek és szívbillentyűk állapotának értékelését.

Az elektrokardiogram széles körben használt eszköz, de vannak korlátai

Az elektrokardiogram (EKG) egy másfajta szívvizsgálat. A szív elektromos aktivitását méri. Az orvosok az EKG-t használják a rendellenes szívritmusok, az elzáródott koszorúerek és a korábbi szívrohamok felismerésére. Az EKG olcsó, gyors, nem invazív, és a világ szinte minden kórházában és klinikáján elérhető. Az orvosok évente több százmillió EKG-t végeznek.

Az EKG-nak azonban van egy jól ismert korlátja. A kardiológusok évtizedek óta tudják, hogy az elektrokardiogram alapján önmagában nem lehet felismerni a szív szerkezeti betegségeit. A vizsgálat által rögzített elektromos jelek nem mutatják meg egyértelműen a szívbillentyűk vagy a szívizom fizikai károsodását. Ahogy Dr. Pierre Elias, az EchoNext kutatás vezetője fogalmazott: „Az orvostudományi egyetemen mindannyian azt tanultuk, hogy az elektrokardiogram alapján nem lehet felismerni a szív szerkezeti betegségeit.”

Az EchoNext megkérdőjelezi ezt a feltételezést.

elektrokardiogram (EKG) — Elektrokardiogram (EKG)

Hogyan működik az EchoNext?

Az EchoNext egy mélytanulási modell – egy olyan mesterséges intelligencia, amely nagy mennyiségű adatból tanulja meg a mintákat. A kutatók több mint 1,2 millió EKG–echokardiogram párral képezték ki ezt a modellt, amelyeket 14 év alatt nyolc kórházban több mint 230 000 betegtől gyűjtöttek össze. Az egyes EKG-k és az azokhoz tartozó, ugyanazon betegektől származó echokardiogram-eredmények együttes tanulmányozásával a modell megtanulta felismerni az EKG-adatokban a szív szerkezeti problémáira utaló finom mintázatokat – olyan mintázatokat, amelyek túl halványak és összetettek ahhoz, hogy az emberi szem észlelje őket.

Ez a modell bemeneti adatként mind a nyers EKG-hullámformát, mind pedig hét olyan standard értéket vesz figyelembe, amelyet az orvosok már rögzítenek: életkor, nem, pitvari frekvencia, kamrai frekvencia, PR-intervallum, QRS-időtartam és a korrigált QT-intervallum. Ezután kiszámít egy kockázati pontszámot, amely jelzi az orvosoknak, hogy mekkora a valószínűsége annak, hogy a betegnek szerkezeti szívbetegsége van.

Lényeges, hogy az EchoNext nem próbálja felváltani az echokardiográfiát. Ehelyett intelligens szűrőként működik. Meghatározza, hogy a rutin EKG-vizsgálaton áteső sok beteg közül melyeknél elég magas a kockázat ahhoz, hogy az orvosok echokardiográfiával kövessék nyomon az állapotukat. „Az EchoNext alapvetően az olcsóbb vizsgálatot használja arra, hogy kiderítse, kinek van szüksége a drágább ultrahangvizsgálatra” – magyarázta Dr. Elias.

A kutatás eredményei

A tanulmány eredményei lenyűgözőek voltak. Egy 13 kardiológussal végzett közvetlen összehasonlításban, akik 3200 EKG-t vizsgáltak át, az EchoNext 77%-os pontosságot ért el, szemben a kardiológusok 64%-os pontosságával. Még akkor is, amikor a kardiológusok hozzáférhettek az EchoNext kockázati pontszámaihoz, hogy azok segítsék döntéseiket, teljesítményük még mindig elmaradt a önállóan működő mesterséges intelligencia modellétől.

A kutatócsoport az EchoNextet úgynevezett „csendes bevezetés” keretében is alkalmazta: a szerszámot közel 85 000 olyan betegre alkalmazták, akik EKG-vizsgálaton estek át, de korábban nem végeztek rajtuk echokardiográfiát. A szerszám ezek közül a betegek közül több mint 7500-at (körülbelül 9%-ot) azonosított diagnosztizálatlan strukturális szívbetegség magas kockázatú csoportjaként. Az ezeket a betegeket az azt követő évben figyelemmel kísérő orvosok megerősítették, hogy az EchoNext előrejelzései beigazolódtak, 74%-os pozitív prediktív értékkel azok körében, akik később echokardiográfiás vizsgálaton vettek részt.

A kutatók ezt követően négy független kórházi rendszerben validálták az EchoNextet, köztük a Cedars-Sinai-ban, a Kaliforniai Egyetem San Francisco-i campusán és a Montreali Szívintézetben. Ez a modell különböző betegpopulációkkal és eltérő strukturális szívbetegségi arányokkal rendelkező kórházakban is kiváló pontosságot mutatott, ami arra utal, hogy ez az eszköz a fejlesztéséhez használt specifikus környezeten kívül is megbízhatóan működik.

Valódi betegek, valódi eredmények

Az EchoNext kutatói három konkrét esetet mutattak be, amelyekben ez az eszköz közvetlenül életet megváltoztató diagnózishoz vezetett. Az első esetben az EchoNext súlyos aortaszűkületet – olyan állapotot, amelyben a szívből kivezető véráramot szabályozó szelep veszélyesen szűk lesz – észlelt egy olyan betegnél, akinek korábban nem diagnosztizáltak strukturális szívbetegséget. Az adott beteg ezután egy minimálisan invazív szívszelep-csere beavatkozáson esett át, amelyet transzkatéteres aortabillentyű-csere néven ismernek.

A második esetben ez az eszköz súlyos mitrális regurgitációt észlelt – egy olyan állapotot, amelyben a vér visszaáramlik a szív két kamrája között. A betegnél ezt követően szelepjavító műtétet hajtottak végre. A harmadik esetben az EchoNext szívelégtelenséget észlelt, és a beteg végül szívátültetést kapott. Mindhárom beteg rutin EKG-vizsgálaton esett át, anélkül, hogy bárki is gyanította volna strukturális szívbetegséget. Az EchoNext felfedezte azt, amit az emberi szem nem vett észre.

Mit jelent ez az Ön számára?

Ha valaha is készítettek Önnek EKG-t kórházban vagy klinikán, akkor már tapasztalta azt a fajta vizsgálatot, amelyet az EchoNext kiolvas. Nem volt szüksége külön eljárásra, extra felszerelésre vagy további előkészületekre. Ugyanazok az adatok, amelyeket a vizsgálat már így is előállít, az EchoNext háttérben futásával figyelmeztethetik orvosát, hogy további vizsgálatokra van szükség.

Ez leginkább olyan környezetben fontos, ahol kevés a kardiológus és az echokardiográf-készülék – vidéki kórházakban, közösségi klinikákon és alacsonyabb jövedelmű országok egészségügyi rendszereiben. Mivel az EchoNext szabványos EKG-adatokon fut, kiterjesztheti a szívbetegségek szűrésének hatókörét olyan emberekre is, akik egyébként soha nem jutnának echokardiográfiához.

Dr. Elias és csapata úgy véli, hogy „az EKG és a mesterséges intelligencia együttesen egy teljesen új szűrési paradigmát hozhat létre”. A kutatók jelenleg azon dolgoznak, hogy ezt a technológiát szélesebb körben elérhetővé tegyék, és továbbfejlesszék a modellt, miközben további betegadatkészleteken képezik azt.

Az EchoNext még nem része a standard klinikai ellátásnak. A kutatók és intézményük – a Columbia Egyetem – szabadalmat nyújtottak be az algoritmusra, és a csapat a szélesebb körű bevezetésen dolgozik. Emellett nyilvános adatkészletet és a modell egy könnyített változatát is közzétették, hogy támogassák a világ tudósainak további kutatásait.

A kutatói közösség jelentős érdeklődéssel reagált. Más csapatok már az EchoNext referencia-adatkészletre építve dolgoznak olyan új modellek fejlesztésén, amelyek ötvözik a mesterséges intelligenciát a statisztikai módszerekkel, azzal a céllal, hogy az eredmények ne csak pontosak, hanem értelmezhetőek is legyenek – így az orvosok megérthetik, hogy az EKG-jel mely konkrét jellemzői vezettek egy adott kockázati pontszámhoz.

Információforrások: