ปัจจัยเสี่ยงโรคหัวใจ

แพทย์ทราบดีว่าการเปลี่ยนแปลงของหลอดเลือดเล็กๆ ในเรตินาเป็นตัวบ่งชี้ถึงโรคหลอดเลือดในวงกว้าง รวมถึงปัญหาเกี่ยวกับหัวใจ ในการวิจัยที่นำโดยมหาวิทยาลัยลีดส์ มีการใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อฝึกระบบ AI ให้อ่านการสแกนจอประสาทตาโดยอัตโนมัติและระบุผู้ที่มีแนวโน้มว่าจะเป็นโรคหัวใจในปีต่อมา การเรียนรู้เชิงลึกเป็นชุดของอัลกอริธึมที่ซับซ้อนที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถระบุรูปแบบในข้อมูลและคาดการณ์ได้ การเขียนในวารสารNature Machine Intelligenceนักวิจัยรายงานว่าระบบ AI มีความแม่นยำระหว่าง 70% ถึง 80% และสามารถใช้เป็นกลไกการส่งต่อครั้งที่สองสำหรับการตรวจหัวใจและหลอดเลือดในเชิงลึก การใช้การเรียนรู้เชิงลึกในการวิเคราะห์การสแกนจอประสาทตาสามารถปฏิวัติวิธีการตรวจคัดกรองโรคหัวใจของผู้ป่วยเป็นประจำ ศาสตราจารย์ Alex Frangi ผู้ดำรงตำแหน่ง Diamond Jubilee Chair สาขา Computational Medicine ที่มหาวิทยาลัย Leeds และเป็นสมาชิกของ Turing Fellow ที่ Alan Turing Institute เป็นผู้ดูแลการวิจัย เขากล่าวว่า "โรคหัวใจและหลอดเลือด รวมถึงโรคหัวใจเป็นสาเหตุการตายก่อนวัยอันควรทั่วโลกและเป็นสาเหตุการตายที่ใหญ่เป็นอันดับสองในสหราชอาณาจักร สิ่งนี้ทำให้เกิดความเจ็บป่วยเรื้อรังและความทุกข์ยากทั่วโลก "เทคนิคนี้เปิดโอกาสในการปฏิวัติการคัดกรองโรคหัวใจ การสแกนจอประสาทตามีราคาถูกและใช้เป็นประจำในสถานประกอบวิชาชีพแว่นตาหลายแห่ง ผลจากการตรวจคัดกรองอัตโนมัติ ผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงที่จะป่วยอาจได้รับการส่งต่อไปยังผู้เชี่ยวชาญ บริการหัวใจ "การสแกนยังสามารถใช้เพื่อติดตามสัญญาณเริ่มต้นของ โรคหัวใจ " การศึกษาเกี่ยวข้องกับการทำงานร่วมกันทั่วโลกของนักวิทยาศาสตร์ วิศวกร และแพทย์จากมหาวิทยาลัยลีดส์ NHS Trust ของ Leeds Teaching Hospitals; มหาวิทยาลัยยอร์ค; Cixi Institute of Biomedical Imaging ในเมือง Ningbo ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ Chinese Academy of Sciences; มหาวิทยาลัยโกตดาซูร์ ประเทศฝรั่งเศส; ศูนย์ข้อมูลเทคโนโลยีชีวภาพแห่งชาติและสถาบันตาแห่งชาติ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของสถาบันสุขภาพแห่งชาติในสหรัฐอเมริกา และ KU Leuven ประเทศเบลเยียม Biobank ของสหราชอาณาจักรได้ให้ข้อมูลสำหรับการศึกษา Chris Gale ศาสตราจารย์ด้านเวชศาสตร์หัวใจและหลอดเลือดแห่งมหาวิทยาลัยลีดส์และที่ปรึกษาโรคหัวใจแห่งโรงพยาบาล Leeds Teaching Hospitals NHS Trust เป็นหนึ่งในผู้เขียนรายงานการวิจัย เขากล่าวว่า "ระบบ AI มีศักยภาพในการระบุบุคคลที่เข้าร่วมการตรวจคัดกรองตาเป็นประจำซึ่งมีความเสี่ยงสูงต่อการเกิดโรคหัวใจและหลอดเลือดในอนาคต โดยการรักษาเชิงป้องกันสามารถเริ่มต้นได้เร็วกว่าเพื่อป้องกันโรคหัวใจและหลอดเลือดก่อนวัยอันควร" การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง ในระหว่างขั้นตอนการเรียนรู้เชิงลึก ระบบ AI จะวิเคราะห์การสแกนจอประสาทตาและการสแกนหัวใจจากผู้คนมากกว่า 5,000 คน ระบบ AI ระบุความสัมพันธ์ระหว่างพยาธิสภาพในเรตินาและการเปลี่ยนแปลงในหัวใจของผู้ป่วย เมื่อเรียนรู้รูปแบบภาพแล้ว ระบบ AI จะสามารถประเมินขนาดและประสิทธิภาพการสูบฉีดของหัวใจห้องล่างซ้าย ซึ่งเป็นหนึ่งในสี่ห้องของหัวใจ จากการสแกนม่านตาเพียงอย่างเดียว ช่องที่ขยายใหญ่ขึ้นเชื่อมโยงกับความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นของโรคหัวใจ ด้วยข้อมูลเกี่ยวกับขนาดโดยประมาณของหัวใจห้องล่างซ้ายและประสิทธิภาพการสูบฉีดเลือดรวมกับข้อมูลพื้นฐานทางประชากรศาสตร์เกี่ยวกับผู้ป่วย อายุและเพศ ระบบ AI สามารถทำการคาดการณ์เกี่ยวกับความเสี่ยงของอาการหัวใจวายในอีก 12 เดือนข้างหน้า ปัจจุบัน รายละเอียดเกี่ยวกับขนาดและประสิทธิภาพการปั๊มหัวใจห้องล่างซ้ายของผู้ป่วยสามารถระบุได้ก็ต่อเมื่อมีการตรวจวินิจฉัย เช่น การตรวจคลื่นไฟฟ้าหัวใจหรือการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็กของหัวใจ การตรวจวินิจฉัยเหล่านี้อาจมีราคาสูงและมักมีให้บริการเฉพาะในโรงพยาบาล ทำให้ไม่สามารถเข้าถึงได้สำหรับผู้คนในประเทศที่มีระบบการรักษาพยาบาลที่มีทรัพยากรที่ดีน้อย หรือทำให้ค่ารักษาพยาบาลและเวลารอคอยเพิ่มขึ้นโดยไม่จำเป็นในประเทศที่พัฒนาแล้ว Sven Plein ศาสตราจารย์ด้านการถ่ายภาพหัวใจและหลอดเลือดของ British Heart Foundation แห่งมหาวิทยาลัย Leeds และหนึ่งในผู้เขียนรายงานการวิจัยกล่าวว่า "ระบบ AI เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการคลี่คลายรูปแบบที่ซับซ้อนที่มีอยู่ในธรรมชาติ และนั่นคือสิ่งที่เรา ได้พบที่นี่ -- รูปแบบที่ซับซ้อนของการเปลี่ยนแปลงในเรตินาที่เชื่อมโยงกับการเปลี่ยนแปลงในหัวใจ"