AI alat iz Oxforda predviđa zatajenje srca godinama ranije
Istraživači sa Oxforda razvili su AI alat koji iz rutinskih CT snimaka srca prepoznaje rani rizik od zatajenja srca. Sistem je validiran na više od 72.000 pacijenata i mogao bi promijeniti način na koji bolnice pristupaju prevenciji i ranom liječenju.
Nova analiza rutinskih CT snimaka srca omogućava ljekarima da prepoznaju rizik od zatajenja srca i do pet godina prije pojave bolesti.
Istraživači sa Univerziteta u Oxfordu razvili su napredni AI alat koji može predvidjeti zatajenje srca koristeći standardne CT snimke koje pacijenti već rade. Sistem analizira suptilne promjene u masnom tkivu oko srca koje ukazuju na upalu i propadanje srčanog mišića. Studija je obuhvatila više od 72.000 pacijenata iz devet NHS centara, uz praćenje tokom jedne decenije.
- AI analizira promjene u masnom tkivu oko srca koje ljudsko oko ne može vidjeti
- Tačnost predviđanja zatajenja srca iznosi oko 86%
- Najrizičniji pacijenti imaju i do 20 puta veći rizik razvoja bolesti
- Istraživanje obuhvatilo više od 72.000 pacijenata
- Planira se integracija u rutinsku analizu CT snimaka u NHS-u
Analiza: kako funkcioniše AI alat
Ovaj AI sistem koristi radiomiku, naprednu analizu medicinskih snimaka, kako bi identifikovao promjene u strukturi i teksturi masnog tkiva koje okružuje srce. Kada je srčani mišić pod stresom ili upalom, to utiče na okolno tkivo ali te promjene nisu vidljive standardnim očitanjem.
AI model analizira hiljade parametara iz CT snimaka i generiše individualni rizik skor, bez potrebe za dodatnim testovima ili intervencijom ljekara u procesu analize. Ključna prednost je što koristi već postojeće snimke, bez dodatnih troškova ili izlaganja pacijenata.
Prema sažetku rada, studija je obuhvatila odrasle osobe bez poznatog zatajenja srca ili prethodnog infarkta miokarda, a podaci su prikupljani između 2007. i 2022. godine u devet britanskih centara. Medijan praćenja bio je 5,1 godinu u razvojnoj kohorti i 4,0 godine u eksternoj validaciji. Tokom tog perioda zatajenje srca razvilo je 1.737 ljudi u internoj kohorti i 363 u eksternoj. autori navode da je dodavanje novog AI markera poboljšalo predikciju u odnosu na klasične faktore rizika, uključujući obim masnog tkiva i težinu koronarne bolesti. To znači da alat ne pokušava da zamijeni postojeću kardiološku procjenu, nego da je nadogradi dodatnim slojem informacija koji se ranije nije mogao izvući iz istog snimka.
Objava sa Oxforda
Tržište medicinskog AI-ja već godinama obećava ranije otkrivanje bolesti, ali je mali broj alata zaista stigao do tačke gdje mogu da se uvedu u široku, svakodnevnu kliničku praksu. Oxfordov pristup je zanimljiv zato što ne traži novu vrstu skenera, novi pregled niti dodatno izlaganje zračenju. On koristi postojeći tok rada i pokušava iz njega izvući novu dijagnostičku vrijednost. ešenju moglo dati prednost u odnosu na mnoge AI sisteme koji traže posebno prikupljene podatke, skupu integraciju ili usko definisanu populaciju pacijenata. U Ujedinjenom Kraljevstvu se godišnje na cardiac CT upućuje oko 350.000 pacijenata, što znači da potencijal za primjenu postoji odmah čim stigne regulatorno odobrenje i tehnička integracija u radiološke odjele.
Konkurencija i tržište
Za razliku od mnogih AI rješenja u zdravstvu koja zahtijevaju nove procedure ili specijalizovane podatke, ovaj alat se uklapa u postojeći sistem. U Velikoj Britaniji se godišnje radi oko 350.000 CT snimaka srca, što znači da potencijal za brzu primjenu već postoji.
Globalno, više od 60 miliona ljudi živi sa zatajenjem srca, a bolest se često dijagnostikuje kasno. Upravo tu ovaj alat ima najveći potencijal da pomjeri fokus sa liječenja na prevenciju.
Naša perspektiva
Ovo je primjer kako AI donosi stvarnu vrijednost u praksi. Ne zamjenjuje ljekare, već im daje dodatne informacije koje ranije nisu bile dostupne. Za zdravstveni sektor u regionu, poruka je jasna: najveći potencijal leži u pametnijem korištenju postojećih podataka.
Za firme koje razvijaju medicinski softver, ovo otvara prostor za rješenja koja se lako integrišu u postojeće sisteme. Za bolnice, posebno u regionima sa manjkom specijalista, AI može postati ključni alat za rano upozorenje i bolju prevenciju.
Zaključak
Ako ovaj AI alat dobije regulatorno odobrenje i bude implementiran u NHS, mogao bi postaviti novi standard u dijagnostici. Jedan rutinski snimak mogao bi pružiti mnogo više informacija nego danas, omogućavajući raniju intervenciju i potencijalno spašavanje hiljada života.
