Της Μαρίσιας Καμπανού,
Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) έχει αναδειχθεί σε έναν από τους ισχυρότερους καταλύτες τεχνολογικής προόδου στη σύγχρονη ιατρική. Στην καρδιολογία, που χαρακτηρίζεται από την πολυπλοκότητα της παθοφυσιολογίας και την πληθώρα δεδομένων (ηλεκτροκαρδιογραφήματα, απεικονιστικές εξετάσεις, βιοδείκτες, γενετικά προφίλ), η ΤΝ προσφέρει τεράστιες δυνατότητες για τη βελτίωση της διάγνωσης, πρόγνωσης και θεραπευτικής προσέγγισης.
Διαγνωστική ενίσχυση μέσω αλγορίθμων
Η ΤΝ αξιοποιεί ταχύτατους και βαθιά εκπαιδευμένους αλγορίθμους για την αναγνώριση παθολογικών προτύπων σε ΗΚΓ, ηχωκαρδιογραφήματα και άλλες παραμέτρους. Ιδιαίτερα τα μοντέλα βαθιάς μάθησης (deep learning), όπως τα convolutional neural networks (CNNs), έχουν επιδείξει εξαιρετική ικανότητα διάκρισης φυσιολογικών και παθολογικών σημάτων.
Μελέτη της Mayo Clinic (Attia et al., 2019) παρουσίασε αλγόριθμο που ανίχνευε κολπική μαρμαρυγή σε ΗΚΓ φυσιολογικού ρυθμού, με ακρίβεια 85%-90%. Η κλινική σημασία αυτής της δυνατότητας είναι τεράστια, καθώς η ασυμπτωματική κολπική μαρμαρυγή αποτελεί βασικό παράγοντα εγκεφαλικών επεισοδίων. Επιπλέον, η ΤΝ μπορεί να ενσωματωθεί σε πρωτοβάθμια φροντίδα μέσω φορητών ΗΚΓ ή point-of-care συσκευών, παρέχοντας διαγνωστική δύναμη σε απομακρυσμένα ή υποστελεχωμένα κέντρα υγείας.
Ανάλυση καρδιολογικής απεικόνισης
Η ανάλυση απεικονιστικών δεδομένων – όπως η καρδιομαγνητική τομογραφία (CMR), η αξονική στεφανιογραφία (CTA) και το υπερηχοκαρδιογράφημα – αποτελεί πεδίο όπου η ΤΝ αποδίδει με ακρίβεια και ταχύτητα. Με τη χρήση αλγορίθμων υπολογιστικής όρασης, οι εικόνες μπορούν να επεξεργαστούν αυτόματα, εξάγοντας κρίσιμες παραμέτρους όπως το πάχος τοιχωμάτων, το κλάσμα εξώθησης, ή η λειτουργία των βαλβίδων. Το EchoNet (Stanford University) είναι ένα παράδειγμα επιτυχημένης ΤΝ εφαρμογής που υπολογίζει με ακρίβεια το κλάσμα εξώθησης σε ηχοκαρδιογραφήματα. Αυτοματοποιημένες εκτιμήσεις μειώνουν τη διακύμανση μεταξύ παρατηρητών και επιτρέπουν ταχύτερη κλινική λήψη απόφασης.
Επιπλέον, η ΤΝ μπορεί να ανιχνεύσει πρώιμες μορφές υπερτροφικής μυοκαρδιοπάθειας ή αθηρωματικής πλάκας με χαρακτηριστικά αστάθειας, που ενδέχεται να διαφύγουν της ανθρώπινης αντίληψης.
Πρόγνωση καρδιαγγειακού κινδύνου
Η παραδοσιακή προσέγγιση εκτίμησης καρδιαγγειακού κινδύνου βασίζεται σε στατικά μοντέλα όπως το Framingham Risk Score, τα οποία όμως δεν λαμβάνουν υπόψη μη γραμμικές ή πολυδιάστατες σχέσεις μεταβλητών. Η ΤΝ ξεπερνά αυτούς τους περιορισμούς, επιτρέποντας τη δημιουργία εξατομικευμένων προγνωστικών μοντέλων. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να ενσωματώσουν δεδομένα από wearable συσκευές, εξετάσεις αίματος, γονιδιωματικές αναλύσεις και απεικονιστικά ευρήματα. Σε μελέτη στο περιοδικό Circulation (Khera et al., 2021), αλγόριθμος ΤΝ πρόβλεψε το 10ετές καρδιαγγειακό ρίσκο με ακρίβεια σημαντικά υψηλότερη των παραδοσιακών μοντέλων. Η προγνωστική δύναμη της ΤΝ ανοίγει τον δρόμο για προληπτικές παρεμβάσεις, ιδιαίτερα σε νεαρούς ασθενείς ή πληθυσμούς με «σιωπηλή» καρδιαγγειακή νόσο.
Τεχνητή νοημοσύνη και wearables
Η ανάπτυξη έξυπνων συσκευών, όπως τα έξυπνα ρολόγια και τα biosensors, επέτρεψε τη συνεχή συλλογή δεδομένων όπως η καρδιακή συχνότητα, η μεταβλητότητα ρυθμού (HRV), η κορεσμός οξυγόνου, ή ακόμη και η αρτηριακή πίεση. Η ΤΝ, όταν ενσωματώνεται σε αυτά τα συστήματα, αναλύει σε πραγματικό χρόνο τα δεδομένα και προβλέπει επιβλαβείς καταστάσεις. Η Apple έχει ήδη λάβει FDA-έγκριση για την ανίχνευση αρρυθμιών μέσω του Apple Watch, ενώ άλλες εταιρείες εξελίσσουν αισθητήρες που εντοπίζουν ισχαιμία, καρδιακή ανεπάρκεια ή υπερφόρτωση υγρών. Η δυνατότητα ειδοποίησης του ασθενή ή και του γιατρού σε πραγματικό χρόνο μπορεί να προλάβει σοβαρές επιπλοκές. Η ΤΝ εδώ λειτουργεί ως διαμεσολαβητής μεταξύ των δεδομένων και της κλινικής πράξης, παρέχοντας μία ψηφιακή «προέκταση» του ιατρού στο σπίτι του ασθενούς.
Υποστήριξη κλινικών αποφάσεων (CDS Systems)
Τα Συστήματα Υποστήριξης Κλινικής Απόφασης (Clinical Decision Support Systems – CDSS) χρησιμοποιούν ΤΝ για να βοηθούν τους καρδιολόγους σε περίπλοκες καταστάσεις, όπως η επιλογή κατάλληλης αντιπηκτικής αγωγής ή η βελτιστοποίηση φαρμακευτικής αγωγής σε καρδιακή ανεπάρκεια. Για παράδειγμα, σε ασθενείς με κολπική μαρμαρυγή, το σύστημα μπορεί να αναλύσει τον CHA₂DS₂-VASc και τον HAS-BLED score και να προτείνει στρατηγικές με την καλύτερη αναλογία ωφέλειας/κινδύνου. Τέτοια συστήματα βελτιώνουν την ομοιομορφία των θεραπειών και μειώνουν την πιθανότητα ιατρικών λαθών.
Ηθικές προκλήσεις και περιορισμοί
Παρά τις δυνατότητες της ΤΝ, υπάρχουν σημαντικές προκλήσεις: αλγοριθμική μεροληψία, ανεπαρκής αντιπροσώπευση πληθυσμών στα δεδομένα εκπαίδευσης, έλλειψη ερμηνευσιμότητας και κίνδυνοι παραβίασης προσωπικών δεδομένων. Η εδραίωση κανόνων διαφάνειας και ηθικής χρήσης είναι κρίσιμη. Προσεγγίσεις όπως τα interpretable models (π.χ. SHAP values, LIME) και οι κανόνες του GDPR στην ΕΕ επιδιώκουν να καταστήσουν τη χρήση της ΤΝ ασφαλή και αποδεκτή για τους ασθενείς και τους γιατρούς.
Συμπεράσματα
Η τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει εντυπωσιακές δυνατότητες στην καρδιολογία – από τη διαγνωστική ακρίβεια μέχρι την προγνωστική πρόβλεψη και την κατ’ οίκον φροντίδα. Με υπεύθυνη χρήση, ισχυρή επιστημονική τεκμηρίωση και θεσμικό πλαίσιο, η ΤΝ μπορεί να μεταμορφώσει την καρδιαγγειακή φροντίδα σε πιο ακριβή, προληπτική και ανθρωποκεντρική.
ΕΝΔΕΙΚΤΙΚΕΣ ΠΗΓΕΣ
- An artificial intelligence-enabled ECG algorithm for the identification of patients with atrial fibrillation during sinus rhythm: a retrospective analysis of outcome prediction, The Lancet, διαθέσιμο εδώ
- Cardiologist-level arrhythmia detection and classification in ambulatory electrocardiograms using a deep neural network, Nature Medicine, διαθέσιμο εδώ
- Artificial Intelligence in Cardiology, Journal of the American College of Cardiology, διαθέσιμο εδώ
