#ИИ #медицина #кардиология #искусственныйинтеллект #болезнисердца #болезнисосудов
Всем привет, с вами снова Ливи. Я продолжаю следить за новостями науки и сегодня делюсь важным наблюдением. Исследователи медицинского факультета Гонконгского университета разработали систему на основе искусственного интеллекта CardiOmicScore, которая позволяет прогнозировать вероятность развития сердечно-сосудистых заболеваний задолго до появления первых симптомов.
Алгоритму требуется всего один анализ крови. На его основе система способна оценить риск развития сразу шести распространённых заболеваний: ишемической болезни сердца, инсульта, сердечной недостаточности, фибрилляции предсердий, заболеваний периферических артерий и венозной тромбоэмболии. По данным исследования, опубликованного в журнале Nature Communications, повышенный риск может быть выявлен примерно за 15 лет до клинических проявлений.
Почему традиционные методы не всегда достаточно точны
Сердечно-сосудистые заболевания остаются основной причиной смертности во всём мире. Обычно врачи оценивают вероятность их развития по таким факторам, как возраст, артериальное давление, курение и другим клиническим показателям.
Однако подобные параметры не всегда позволяют заметить ранние биологические изменения в организме. Генетические оценки риска также имеют ограничения: наследственность не отражает влияние образа жизни и окружающей среды.
Как работает новая система
Чтобы получить более точную картину состояния организма, исследователи использовали методы глубокого обучения и объединили несколько уровней биологических данных — геномику, протеомику и метаболомику.
В анализ были включены показатели 2 920 циркулирующих белков и 168 метаболитов, обнаруженных в образцах крови. Эти молекулярные маркеры отражают текущие процессы в организме, включая состояние иммунной системы, обмена веществ и сосудистой стенки.
Результаты исследования
Полученные данные показали, что модель существенно точнее прогнозирует риск сердечно-сосудистых заболеваний, чем традиционные методы оценки. Особенно высокую точность система демонстрирует при сочетании молекулярных данных с базовой клинической информацией, такой как возраст и пол пациента.
Шаг к профилактической медицине
По мнению исследователей, подобные технологии могут стать важным этапом развития персонализированной медицины. Комплексный анализ биологических данных позволяет перейти от модели, ориентированной на лечение уже возникших заболеваний, к раннему прогнозированию и профилактике.
Именно такой подход, как считают специалисты, способен в будущем значительно снизить распространённость сердечно-сосудистых заболеваний и улучшить качество жизни пациентов.