Ученые и специалисты лаборатории «Новых медицинских технологий» Медицинского института ОГУ имени И. С. Тургенева разработали ИИ-программы для раннего выявления сердечно-сосудистых рисков по данным КТ.

Ученые разработали и зарегистрировали два программных продукта на основе искусственного интеллекта, предназначенных для автоматизированного анализа компьютерной томографии сердца и внедрения в системы поддержки принятия врачебных решений. Разработки направлены на раннее выявление факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний — одной из ведущих причин смертности в мире.

Сердечно-сосудистые заболевания часто развиваются бессимптомно и выявляются уже на поздних стадиях, когда риск осложнений значительно возрастает. При этом важные диагностические признаки — коронарный кальциноз и характеристики перикардиальной жировой ткани — могут быть обнаружены на рутинных бесконтрастных КТ, но их количественная оценка требует значительных временных затрат и высокой квалификации врача.

Исследователи разработали два программных решения, использующих методы машинного и глубокого обучения для автоматического анализа КТ-изображений:

• Программа для автоматического распознавания коронарного кальция на бесконтрастной КТ

(Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025667896);

• Специальное программное обеспечение оценки перикардиальной жировой ткани

(Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025683568).

Программы самостоятельно выявляют диагностически значимые структуры, выполняют количественные измерения и формируют объективные показатели риска без участия оператора.

Алгоритмы анализируют серии КТ-срезов в формате DICOM и с помощью нейросетевых архитектур (CNN и U-Net) автоматически:

• обнаруживают и сегментируют участки коронарного кальциноза;

• рассчитывают количественные показатели кальциевого индекса;

• выделяют перикардиальную жировую ткань;

• определяют ее толщину, объем и плотность;

• выполняют стратификацию кардиометаболического риска.

Результаты анализа интегрируются в систему поддержки принятия врачебных решений и могут использоваться при скрининге, диагностике и планировании лечения.

Обе программы официально зарегистрированы и реализованы в полнофункциональных версиях, пригодных для клинической апробации и дальнейшего внедрения в практику лучевой диагностики. В перспективе разработки могут быть интегрированы в региональные и федеральные системы здравоохранения, а также расширены за счет анализа других биомаркеров сердечно-сосудистого риска.

Использование таких ИИ-решений позволяет повысить точность диагностики, снизить нагрузку на врачей и приблизить переход к персонализированной профилактике сердечно-сосудистых заболеваний.