Mesterséges intelligencia segíti a szívelégtelenségben szenvedő betegek kockázatbecslését

A szívelégtelenségben szenvedő betegek kockázatbecslését segíti a Semmelweis Egyetem Városmajori Szív- és Érgyógyászati Klinikáján kifejlesztett, mesterséges intelligencián alapuló, új rizikóbecslő rendszer.

Az egyetem 250 éves jubileumának tiszteletére SEMMELWEIS-CRT score-nak elnevezett döntéstámogató rendszer a betegek klinikai adatai alapján nyújt segítséget a kezelőorvosnak a magasabb halálozási kockázattal bíró, következésképpen szorosabb utánkövetést igénylő szívelégtelen betegek azonosításában. A rizikóbecslő rendszert az elmúlt húsz év során speciális eszközös terápián (szív működését újraszinkronizáló terápia – CRT) átesett szívelégtelen betegek adatai alapján fejlesztették ki. A klinika igazgatója, Dr. Merkely Béla rektor vezetésével megvalósult projekt eredményeiről a világ első számú kardiológiai folyóiratában, az Európai Szívgyógyászati Társaság hivatalos tudományos lapjában jelent meg publikáció.

Fotó: 123rf.com

A szív csökkent pumpafunkciója miatt kialakult keringési elégtelenség a súlyos onkológiai betegségekhez mérhető halálozással jár. A szívelégtelenségben szenvedő betegek mintegy harmadánál a szív kamráin belüli, ingerületvezetési zavar, vezetési blokk jelenik meg, mely tovább rontja a szív pumpafunkcióját. Ennek a kezelését célozza egy speciális, három szívüreget ingerlő pacemaker beültetése, az ún. cardiális reszinkronizációs terápia (CRT). Ez az eszközös terápia, melyet Magyarországon korábban Dr. Merkely Béla honosított meg a Városmajori Szív- és Érgyógyászati Klinikán, enyhíti a szívelégtelenség tüneteit, javítja a betegek életminőségét és jelentősen javítja a túlélést.

“A betegség természete miatt kiemelt jelentőséggel bír a magas halálozási kockázattal rendelkező betegek azonosítása, vagyis a személyre szabott rizikóbecslés, melynek segítségével kiválaszthatók azok a betegek, akik a beavatkozás után szorosabb utánkövetést igényelnek” – magyarázta Dr. Tokodi Márton, a Városmajori Szív- és Érgyógyászati Klinika PhD-hallgatója és a publikált cikk egyik első szerzője. Ezekre a betegekre különös figyelmet kell fordítani az utánkövetés során, mivel még komplexebb gyógyszeres és eszközös terápia, esetlegesen szívtranszplantáció is szükségessé válhat – tette hozzá, hangsúlyozva, hogy ez adott esetben a várható élettartam további növekedését jelentheti e betegek számára. Ebben nyújt segítséget a kutatócsoport által kifejlesztett döntéstámogató rendszer.

Az új rizikóbecslő eszköz – melyet az egyetem 250 éves jubileumának tiszteletére SEMMELWEIS-CRT score-nak neveztek el – az utóbbi 20 év során, a klinikán elvégzett CRT beültetések adatain alapul – számolt be Dr. Merkely Béla klinikaigazgató, az egyetem rektora. Ez a több mint 1600 CRT beültetésen áteső beteget számláló adatbázis szolgált alapjául a gépi tanulás (machine learning, a mesterséges intelligencia egyik ága) segítségével létrehozott rendszernek, amely lehetővé teszi az utánkövetési időszakban bekövetkező évenkénti halálozás kockázatának legpontosabb előrejelzését. Ilyen nagy beteganyagot felölelő adatbázis kialakítására, amely alapja az innovatív termékfejlesztésnek, csak nagy egyetemi klinikákon van lehetőség. A Városmajori Szív- és Érgyógyászati Klinika Európa egyik legnagyobb centruma, ahol a szívelégtelenség kezelésének valamennyi modern gyógyszeres és eszközös lehetősége elérhető.

“A fejlesztés során használt algoritmus a betegek CRT beültetés előtti, illetve halálozási adatait tartalmazó, ún. tanító adatbázis alapján „megtanulta” a releváns, sokszor rejtett összefüggéseket. Használata során pedig erre a tapasztalati tudásra támaszkodva nyújt rizikóbecslést az új betegek esetében” – mutatott rá a klinika PhD-hallgatója. Azáltal, hogy mesterséges intelligenciára épül, azaz képes a számos paraméter közötti bonyolult kapcsolati háló hatékony feltérképezésére, a SEMMELWEIS-CRT egyértelműen felülmúlja a korábbi, hagyományos statisztikai módszerekre épülő pontrendszereket és a világon jelenleg elérhető legjobb becslést adja a beteg túlélését illetően.

Fotó: 123rf.com

“A projekt során az adatbázisban rögzített több mint 100 paraméter közül a legrelevánsabb 33 került kiválasztásra. Ezek megadásával az online is elérhető rendszeren keresztül a kezelőorvos meghatározhatja a páciens személyre szabott kockázati profilját. A rizikóbecsléshez felhasznált paraméterek (például a beteg életkora, neme, testsúlya, labor eredményei, társbetegségei vagy az aktuálisan szedett gyógyszerei) a betegellátás részeként rutinszerűen rögzítésre kerülnek. Nem szükséges tehát további drága vagy körülményes vizsgálatok elvégzése, így ilyen szempontból a SEMMELWEIS-CRT használata nem ró plusz terhet az orvosra vagy a kórházra” – hangsúlyozta Dr. Tokodi Márton. – “A jelenlegi rendszer a www.semmelweiscrtscore.com honlapon keresztül nyilvánosan elérhető, amit minden orvos és kutató, elsősorban tudományos célokra szabadon használhat” – emelte ki. Hozzátette, hogy a jövőben azt szeretnék elérni, hogy rizikóbecslés folyamata teljesen automatizált legyen, azaz a kockázati szintek meghatározása épüljön be az elektronikus betegnyilvántartó rendszerekbe. Ezen kívül a rendszer alapjául szolgáló adatbázist is szeretnék tovább bővíteni új hazai és nemzetközi centrumok bevonásával, mivel a tanításhoz felhasznált adatok mennyiségének növelésével tovább javulhat a rendszer által adott becslések pontossága.

Dr. Merkely Béla kiemelte, ez az első alkalom, hogy egy tisztán Magyarországon végzett kutatásból és innovációból, kizárólag magyar szerzők közreműködésével készült tanulmányt publikáltak a legrangosabb kardiológiai folyóiratban, a European Heart Journalban. A tanulmány a Semmelweis Egyetem és egy, a mesterséges intelligencia technológiai és elméleti hátterét biztosító amerikai, de részben magyar tulajdonú cég, az Argus Cognitive közötti szoros együttműködés eredményeként valósult meg.

A projekt a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal támogatásával elindult Nemzeti Szívprogram, valamint az Innovációs és Technológiai Minisztérium Tématerületi Kiválósági Programja keretében részesült anyagi támogatásban.

Forrás: https://napidoktor.hu/index