Специалисты из Института персонализированной кардиологии Сеченовского университета научили искусственный интеллект выявлять четыре серьезных заболевания легких по компонентному составу выдыхаемого воздуха. Это хроническая обструктивная болезнь легких, бронхиальная астма, а также редкие и тяжелые патологии: муковисцидоз и лимфоангиолеомиоматоз. Некоторые из этих недугов ранее требовали сложнейших молекулярно-генетических исследований, однако российская технология предлагает быструю и безболезненную альтернативу. Результаты работы опубликованы в журнале International Journal of Molecular Sciences.
В чем суть нового метода? В процессе дыхания человек выделяет сотни летучих органических соединений. При развитии патологических процессов в нашем организме концентрация этих веществ меняется, формируя специфический химический отпечаток. Ученые создали индивидуальный профиль выхода для каждого конкретного заболевания. При этом для пациента процедура выглядит максимально просто: ему необходимо в течение короткого времени подышать в специальный медицинский мундштук. Забор материала происходит напрямую с помощью высокоточного аналитического оборудования: протонного масс-спектрометра. Прибор раскладывает выдох на составные элементы и фиксирует количество летучих молекул, но основную работу выполняет ИИ. Нейросетевые алгоритмы проанализировали огромные массивы клинических данных и научились сопоставлять концентрации десятков химических веществ (в профиле может быть задействовано от 15 до 30 и более маркеров), собирая их в единую диагностическую картину. Если выдох обследуемого человека совпадает с заложенным в систему шаблоном, ИИ сигнализирует о высокой вероятности наличия того или иного заболевания.
Директор Института персонализированной кардиологии Сеченовского Университета, доктор медицинских наук, профессор Филипп Юрьевич Копылов рассказал корреспонденту «Научной России» о результатах тестирования новой системы.
«Диагностика заболеваний по выдыхаемому воздуху сейчас набирает обороты и становится мировым трендом. Мы создали тест для муковисцидоза, и его точность превышает 96% по сравнению с нормой, то есть ИИ в 96% случаев безошибочно отличает выдох человека, больного муковисцидозом, от выдоха абсолютно здорового человека. Это вплотную приближается к точности генетического теста, который мы априори принимаем за 100%. Для хронической обструктивной болезни легких или бронхиальной астмы точность несколько ниже и колеблется на уровне 85–90%. Но для скринингового метода первичной оценки это колоссальный и крайне важный результат».
Ученый подчеркнул, что созданный метод на текущий момент является исключительно скрининговым, а не подтверждающим, и его главная задача — выявить скрытые риски на самом раннем этапе и помочь врачу правильно маршрутизировать пациента для дальнейшего углубленного обследования.
По словам Ф.Ю. Копылова, внедрение ИИ в практику первичного звена здравоохранения способно в корне изменить систему диспансеризации. Своевременное распознавание тех или иных патологий у пациентов еще «на входе» в поликлинику позволит врачам оперативно принимать меры и предотвращать развитие тяжелых осложнений.
Новость подготовлена при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ
Фото в шапке текста: Алиса AI. Фото на заставке видео: пресс-служба Сеченовского университета
