Naukowcy z Politechniki Warszawskiej przedstawili innowacyjne rozwiązanie, które może znacząco usprawnić badanie EKG. Planują wykorzystać do tego sztuczną inteligencję. Ich wniosek o patent budzi nadzieje na rewolucję w diagnozowaniu różnorakich schorzeń serca, jednocześnie umożliwiając lekarzom szybszą i bardziej efektywną identyfikację zawałów i arytmii serca. Odkrycie to może przynieść znaczący postęp w dziedzinie medycyny kardiologicznej.
Spis treści
Czym jest badanie EKG?
Elektrokardiografia, często skracana do EKG (lub inaczej badanie elektrokardiograficzne), to badanie diagnostyczne stosowane w medycynie w celu monitorowania i analizy elektrycznej aktywności serca. Jest to nieinwazyjna metoda, która polega na rejestracji elektrycznych impulsów generowanych przez serce podczas jego pracy i przedstawieniu ich w postaci graficznej na wykresie.
Podczas badania EKG, elektrody są umieszczane na skórze pacjenta w określonych miejscach na ciele, na przykład na klatce piersiowej, ramionach i nogach. Te elektrody rejestrują zmiany napięcia elektrycznego w różnych częściach serca w trakcie cyklu jego pracy. Składa się on z określonych faz, takich jak skurcz mięśnia sercowego (depolaryzacja) i jego relaksacja (repolaryzacja).
Wyniki badania EKG są przedstawiane na wykresie, który jest znanym jako elektrokardiogram. EKG dostarcza informacji na temat rytmu serca, prędkości przewodzenia impulsów elektrycznych oraz ewentualnych nieprawidłowości w działaniu serca, takich jak arytmie, bloki przewodzenia, czy zmiany w odwodach serca. To cenne narzędzie diagnostyczne, które pomaga lekarzom w identyfikowaniu różnych schorzeń serca, takich jak zawały, choroby zastawek serca czy inne zaburzenia rytmu serca. Uchodzi jednak za jedno z najtrudniejszych do analizy badań w diagnostyce medycznej. Dlaczego?
Dotychczasowe badanie EKG nie dawało jednoznacznych wyników
Badanie EKG pozwala lekarzom na ocenę stanu zdrowia pacjentów. Medycy napotykają jednak również trudności w identyfikacji pewnych poważnych schorzeń serca takich jak zawały i arytmie. I tutaj już pojawia się nie lada problem.
Wiele zawałów nie jest widocznych podczas badania elektrokardiograficznego, co oznacza, że diagnoza jest opóźniona, a tym samym życie pacjenta może być zagrożone. Odkrycie takiego niewidocznego zawału na EKG jest możliwe dopiero w szpitalu, po przeprowadzeniu serii dodatkowych badań. Skrócenie czasu potrzebnego do postawienia diagnozy jest kluczowe w ratowaniu życia.
Kolejnym wyzwaniem, które nieustannie czyha na kardiologów, jest określenie lokalizacji zaburzenia w sercu. Czy znajduje się ono w lewej komorze, w prawej, czy może w przegrodzie międzykomorowej? — są to pytania, na które odpowiedzi często brakuje odpowiedzi na podstawie powierzchniowego badania EKG.
Wcześniej nasz zespół zajmował się sercem od strony “systemu sterowania”: rytmu serca i tego, jak on się zmienia – więc już trochę o tym wiedzieliśmy. Tym, co dzieje się z samym mięśniem, zajmowaliśmy się natomiast z elektrofizjologami, takimi jak niezapomniany profesor Franciszek Walczak, dzięki czemu mieliśmy pojęcie o aktywności elektrycznej serca. Natomiast tym, jak interpretować EKG, i dlaczego ono jest opisywane tak, a nie inaczej, zaczęliśmy interesować się niedawno – powiedział w rozmowie z PAP dr Teodor Buchner, fizyk z Politechniki Warszawskiej.
Sztuczna inteligencja w służbie zdrowia
Dr Buchner wraz z zespołem badawczym złożyli już wniosek o patent na rozwiązanie, które polega na udoskonaleniu badania EKG przy wsparciu sztucznej inteligencji. Sformułowano bowiem teorię, która w prosty sposób wiąże informacje z wyniku badania EKG z informacją o stanie mięśnia.
Uważamy, że nasz sposób obrazowania wyniku EKG pokazuje rzeczywisty stan mięśnia. Pokazujemy, skąd fizycznie wziął się sygnał widoczny w EKG, i jak go można zinterpretować. Do tej analizy zaprzęgnięta jest sieć neuronowa. Wpisujemy się więc w nurt poszukiwania nowych narzędzi przy użyciu możliwości, jakie daje sztuczna inteligencja – powiedział dr Buchner.
W tym przypadku sztuczna inteligencja ma potencjał do znaczącego udoskonalenia badania EKG poprzez przetwarzanie sygnału elektrokardiograficznego poprzez przetwarzanie sygnału EKG i dostarczanie precyzyjnych informacji odnoszących się do stanie mięśni serca. Obecnie lekarze muszą polegać na subiektywnej ocenie wykresu EKG, można by powiedzieć „zgadywaniu”, co może wprowadzać niepotrzebne wątpliwości i trudności w interpretacji, szczególnie w przypadku chorób serca o skomplikowanym przebiegu.
Sztuczna inteligencja, w tym rozwiązanie opracowane przez naukowców z Politechniki Warszawskiej, dokładnie analizuje sygnał EKG i przekształca go w zrozumiały dla lekarza obraz. Dzięki temu lekarz otrzymuje konkretniejszą i łatwiejszą do interpretacji informację na temat stanu mięśnia serca, przyspieszając tym samym proces diagnostyczny i precyzując go. Jak akcentuje dr Buchner obecnie lekarz zgaduje z wykresu EKG, że dany załamek ma 2 mm, inny 3 mm… „Istnieją choroby tak trudne do rozpoznania, że do opisu EKG zdefiniowano już ponad 70 parametrów i dalej nie ma zgody, które z nich są najlepsze” – zaznacza. A co, jeżeli sztuczna inteligencja popełni błąd?
My — jako inżynierowie — jesteśmy bardzo krytyczni w odniesieniu do sztucznej inteligencji, bo wiemy, że żaden algorytm nie jest inteligentniejszy od człowieka, który go napisał. I że sztuczna inteligencja dziedziczy po nas wszystkie ograniczenia. My możemy jej zlecić, żeby zobaczyła coś, czego my nie zobaczyliśmy, ale to i tak ciągle odbywa się w “piaskownicy intelektualnej”, którą definiuje człowiek, a algorytm tylko wykonuje jego polecenia — konkluduje Buchner.
Badania EKG prostsze do interpretacji
Odpowiadając na pytania dotyczące wątpliwości dotyczące zastosowania sztucznej inteligencji w medycynie dr Buchner przekonuje:
My mówimy: przekop mi tę piaskownicę i wyjmij wszystkie kamyczki. Ale to my wytyczyliśmy tę piaskownicę — czyli dostarczamy danych. I znamy każdy z tych kamieni, bo to my określamy język, w którym opisane są rozwiązania. Sztuczna inteligencja lepiej skaluje nasze wysiłki. Ona zrobi to bardzo szybko.
Jak podaje serwis pap.pl, aby nie osłabiać czujności specjalisty, który zacznie zbytnio polegać na wypracowanym algorytmie, naukowcy stworzyli specjalne narzędzie edukacyjne. Wszystko po to, aby wiedzieć, z czego fizycznie, w związku z pracą serca, wynika to, co lekarz widzi na wykresie EKG. Narzędzie ma sprawić, że lekarz specjalista wyrobi sobie zdecydowanie lepszą intuicję. Dotychczasowe zmagania z odczytywaniem wykresów opisuje jako „próbę odczytania wzoru na pończosze, kiedy jest ona zawinięta w kulkę”. Wspomniane narzędzie edukacyjne z pewnością będzie pozytywnym elementem w pracy medyków, który rozwinie wyobraźnie, podrasuje intuicję i pomoże w analizie bardziej zawiłych przypadków.
Dr Buchner wyraża nadzieję, że ogromne bazy danych wyników EKG pacjentów z różnych zakątków świata będą szeroko udostępniane. Zintegrowane posłużą jako bazy danych, którymi naukowcy nakarmią sztuczną inteligencję.