NHS проводит испытания AI-технологий для выявления риска диабета за десятилетие до его возникновения

Два больничных фонда NHS в Лондоне являются пионерами в использовании искусственного интеллекта (AI) для определения риска сахарного диабета 2 типа за десять лет до появления симптомов, как впервые сообщила BBC.

Имперский колледж и фонды NHS Челси и Вестминстер начали обучение Aire-DM, системы на основе искусственного интеллекта, спроектированной для анализа электрокардиограмм (ЭКГ) в поисках тонких, ранних предупреждающих признаков заболевания.

Технология направлена на обнаружение изменений в кардиограмме сердца, слишком тонких для того чтобы врачи могли заметить их без помощи. «Это не так просто, как сказать, что это та или иная часть ЭКГ,» объяснил BBC доктор Фу Сионг Нг, ведущий исследователь. «Это поиск комбинации тонких вещей.»

BBC сообщила, что предварительные результаты предполагают, что Aire-DM может прогнозировать риск диабета с точностью около 70%. В сочетании с другими данными пациента, такими как возраст, пол, артериальное давление и вес, точность системы улучшается. Клинические испытания, запланированные на 2025 год, нацелены на дальнейшую оценку его эффективности.

ЭКГ регистрирует электрическую активность сердца, выявляя проблемы, такие как частота и ритм. Aire-DM использует эти данные для получения информации, которая может революционизировать раннее выявление диабета.

Согласно BBC, до 1000 пациентов из двух медицинских учреждений примут участие в испытаниях, которые, как надеются исследователи, могут проложить путь для более широкого применения в системе NHS. Однако, эксперты предупреждают, что внедрение по всей системе здравоохранения может занять не менее пяти лет.

Британская фондация по борьбе с сердечными заболеваниями, которая финансирует проект, подчеркивает его потенциал в спасении жизней.

«Это захватывающее исследование использует мощный искусственный интеллект для анализа ЭКГ, показывая, как AI может обнаружить то, что обычно не может быть замечено в регулярно собираемых данных о здоровье,» сказал Би-Би-Си профессор Брайан Уильямс, главный научный и медицинский руководитель фондации.

«Такое понимание ситуации может стать решающим фактором в предсказании риска развития сахарного диабета 2 типа за годы до начала заболевания,» — добавил он.

Доктор Фей Райли из Diabetes UK подчеркнула важность раннего вмешательства. «Методы скрининга, работающие на искусственном интеллекте, предлагают перспективный новый способ выявления тех, кто с большой вероятностью разовьет сахарный диабет 2 типа за годы до начала заболевания. Это позволит им получить необходимую поддержку и предотвратить серьезные осложнения, такие как сердечная недостаточность и потеря зрения,» — сказала она BBC.

Эта инициатива отражает растущий тренд интеграции ИИ в здравоохранение. В дополнение к предсказанию диабета, NHS уже применяет ИИ для обнаружения переломов и диагностики рака легких.

Кроме того, в начале этого месяца NHS объявил о применении ИИ и услуг высокоинтенсивного использования (HIU) для определения часто посещающих отделения скорой помощи и предоставления индивидуализированного ухода. Эта инициатива решает фундаментальные проблемы, такие как бедность и социальная изоляция, снижая количество посещений отделения скорой помощи более чем на половину в некоторых районах.

ИИ предсказывает пациентов, находящихся в группе риска, предлагая профилактическую поддержку и снижая нагрузку на Национальную службу здравоохранения (NHS). В целом, NHS утверждает, что ИИ трансформирует здравоохранение, автоматизируя повторяющиеся задачи, обеспечивая более быстрые и точные диагнозы, снижая количество ошибок и затрат.

ИИ предоставляет пациентам прямой доступ к медицинской информации, способствуя демократизации медицинского ухода. Однако проблемы все еще существуют, включая приватность данных, отсутствие стандартов, а также этические вопросы, такие как ответственность и прозрачность.

Однако NHS также отмечает, что системы искусственного интеллекта зависят от обучающих данных, которые не всегда отражают клиническую реальность, что требует реалистичных ожиданий. Медицинским работникам необходимо адаптироваться, учиться когда и как использовать искусственный интеллект, интерпретировать результаты и эффективно общаться.

Этот сдвиг требует обновления обучения для максимизации преимуществ от использования искусственного интеллекта, при этом навигируя через его сложности и обеспечивая справедливое, доверительное оказание медицинских услуг.