Pagājis gandrīz gads, kopš Paula Stradiņa Klīniskās universitātes slimnīcas (PSKUS) insulta vienībai išēmisko insultu palīdz atpazīst mākslīgais intelekts (MI). MI risinājuma prototipu izstrādātāja “Apply” un invazīvo radiologu – asoc. prof. Kārļa Kupča un Dr. Andra Veisa – veidotais risinājums “Sinapse” šajā laikā apskatījis vairāk nekā 1000 pacientu radioloģijas izmeklējumu, vēršot ārstu uzmanību vai tajos redzamas insulta pazīmes. Pateicoties pacientu izmeklējumiem, gada laikā risinājuma precizitāte uzlabojusies par 13%, tā efektivitātei sasniedzot 93%, padarot to par vienu no efektīvākajiem rīkiem pasaulē. Šobrīd notiek sarunas par “Sinapses” ieviešanu citās medicīnas iestādēs, kā arī izstrādātāji apmāca rīku radioloģijas izmeklējumos atpazīt nākamo populārāko smadzeņu bojājumu pēc insulta – hematomas jeb asins izplūdumus, kas var attīstīties pēc galvas traumām un citām pataloģijām.
Išēmiskais insults ir otrais izplatītākais nāves cēlonis un trešais biežākais invaliditātes iemesls pasaulē, tajā skaitā Latvijā. Pacientam svarīgi palīdzēt pēc iespējas ātrāk, vislabāk – pirmo divu stundu laikā. Tādējādi tiek samazināta iespēja, ka saslimšana atstās neatgriezeniskas sekas – runas, kustību traucējumus, ķermeņa paralīzi vienā vai abās ķermeņa pusēs u.c. Ārsti uzsver, ka pateicoties “Sinapsei”, diagnostikas process palicis ievērojami ātrāks un palīdz pacientam drīzāk saņemt medicīnisko palīdzību. Tas īpaši svarīgi slimnīcu pārslogotajās neatliekamās uzņemšanas nodaļās.
“Gada laikā “Sinapse” analizējusi visu pacientu, kas PSKUS nonākuši ar aizdomām par insultu, izmeklējumus. AI asistents ir kļuvis par reālu atspaidu radiologu ikdienas darbā, it īpaši ņemot vērā ‘’Sinapse’’ diagnostiskās precizitātes uzlabojumus. Mēs varam ātrāk izmeklēt rezultātus, kas nozīmē, ka pacienti saņem ātrāku palīdzību. Insulta gadījumā tas ir neatsverams ieguvums, lai samazinātu ilgtermiņa komplikācijas. Esam pārsteigti, ka ar relatīvi nelielu datu daudzumu, Apply komanda spējusi panākt tik augstu precizitāti. Ceram, kā nākotnē “Sinapse” būs pieejama arī, piemēram, reģionālajās slimnīcās. Tajās radiologs nereti tiek piesaistīts konsultācijai attālināti, MI ievērojami atvieglotu šo procesu,” stāsta asoc. prof. Kārlis Kupčs.
“Sinapse” sastāv no vairākiem neironu tīkliem un vairāku datorredzes algoritmu kombinācijām, kur katrai no tām ir kāds konkrēts uzdevums. Tiek analizēts katrs smadzeņu slānis, cenšoties saprast, vai tajā varētu atrasties patoloģija. Tā kā katra cilvēka smadzenes atšķiras, risinājumam svarīgi iemācīties pielāgoties to specifikai. Analizējot izmeklējumus, “Sinapse” palīdz aprēķināt arī radioloģijā starptautiski izmantoto metriku – “aspekta skaitli” – kas iezīmē pacienta stāvokļa nopietnību. Informāciju apkopojot, algoritms izvērtē visu pieejamo informāciju nosakot, vai pacientam varētu būt insults un kurus smadzeņu apgabalus tas skāris. Ar “Sinapse” datortomogrāfijas izmeklējuma izvērtējumam, nepieciešamas aptuveni 15 sekundes, kas ievērojami paātrina pacientam sniegto palīdzību.
“Esam noslēguši pilotprojekta posmu, kurā pateicoties pastāvīgai mijiedarbībai starp ārstiem un mūsu kolēģiem – MI risinājumu izstrādātājiem – turpinājušās rīka “apmācības” jeb kalibrēšanas process, uzlabojot tā analītikas spējas. Esam palielinājuši insulta atklāšanas precizitāti par 13%, efektivitātei šobrīd sasniedzot 93%,” skaidro “Apply” ražošanas daļas vadītāja Līna Briņģe.
Jaunais AI risinājums jau sākotnēji iecerēts kā palīgs radiologiem, uzlabojot diagnostikas precizitāti. Tas vērš ārsta uzmanību, ka konkrētajā datortomogrāfijas izmeklējumā varētu būt vērojams išēmisks insults, savukārt ārsts šo pieņēmumu apstiprina vai noliedz. AI palīgs būtiski paaugstina diagnostikas efektivitāti un būs īpaši noderīgs brīžos, kad pat diennakti ilgstošajās dežūrās ārsta uzmanība ir palēnināta.
Projekta aizsākumi meklējami 2020. gadā, pateicoties Farmācijas, biomedicīnas un medicīnas tehnoloģiju kompetences centra atbalstam. Jau projekta sākumā ārsti “Apply” izstrādāto risinājumu atzina par vienu no precīzākajiem pat ārzemju konkurentu vidū (rīki, kurus slimnīcai izdevies izmēģināt iepriekš uzrādījuši vien 60% veiksmīgu rezultātu), tomēr pēc gandrīz gada PSKUS un papildus kalibrējumiem, tas kļuvis vēl veiksmīgāks.
Risinājumā tiek ieviesti arī nākamais nozīmīgais solis – jaunu saslimšanu diagnostika. Šobrīd izstrādātāji apmāca rīku radioloģijas izmeklējumos atpazīt intrakraniālās hematomas un to apakštipus. Hematoma rodas, ja, plīstot kādam traumas vai slimības bojātam asinsvadam, asinis neiesūcas apkārtējos audos, bet tos atbīda, izveidojot dobumu. Hematomas svarīgi savlaicīgi identificēt un atšķirt to veidus, lai piemērotu atbilstošāko ārstēšanas veidu. Paredzēts, ka jau tuvākajā nākotnē “Sinapse” varēs gan identificēt notikumu, gan noteikt tās tipu.
“Insulta atpazīšana jau sākotnēji bija iecerēts kā pirmais solis iekārtas attīstībā. Šobrīd, kad iekārta “iemācījusies” identificēt insultu, varam iemācīt noteikt arī citas pataloģijas. Intrakraniālās hematomas, tāpat kā insults, ir laika sensitīvas un pacientam palīdzība nepieciešama nekavējoties. Tādēļ tās kļuvušas par mūsu otro fokusa punktu. Pēcāk plānojam iemācīt atpazīt arī galvas smadzeņu audzējus un dažādus iekaisuma procesus,” komentē Kārlis Kupčs.
