Sztuczna inteligencja zwiększa szanse na wczesne wykrycie tętniaków mózgu
Tętniaki mózgu należą do najbardziej podstępnych zagrożeń zdrowotnych – przez wiele lat mogą nie dawać żadnych objawów, a ich pęknięcie często prowadzi do tragicznych konsekwencji. Śmiertelność w takich przypadkach jest bardzo wysoka, a osoby, które przeżyją, nierzadko zmagają się z trwałymi zaburzeniami neurologicznymi. Z tego powodu szczególnie cenne są rozwiązania, które pozwalają wykryć zagrożenie odpowiednio wcześnie.
Właśnie nad takim przełomowym narzędziem pracuje zespół naukowców z Politechniki Gdańskiej we współpracy z Gdańskim Uniwersytetem Medycznym i Uniwersyteckim Centrum Klinicznym w Gdańsku.
Badania koncentrują się na wykorzystaniu sztucznej inteligencji do oceny ryzyka występowania tętniaka oraz jego pęknięcia jeszcze zanim pojawią się dramatyczne objawy. Celem jest stworzenie systemu, który potrafi analizować dane dostępne w codziennej praktyce lekarskiej, takie jak wyniki badań laboratoryjnych, informacje z wywiadu medycznego oraz opisy zawarte w dokumentacji pacjenta. To zupełnie nowe podejście, ponieważ dotąd sądzono, że realna ocena ryzyka tętniaka jest możliwa wyłącznie na podstawie specjalistycznych badań obrazowych, takich jak tomografia komputerowa czy angiografia.
Modele opracowane przez badaczy uczą się na ogromnym zbiorze danych obejmującym historię leczenia ponad sześćdziesięciu tysięcy pacjentów. Analizują one rutynowe parametry laboratoryjne oraz czynniki ryzyka, takie jak nadciśnienie, cukrzyca czy palenie tytoniu, a także informacje zapisane w opisach medycznych. Już pierwsze wyniki pokazały, że możliwe jest wychwycenie istotnych różnic między pacjentami z tętniakiem pękniętym i niepękniętym na długo przed wystąpieniem krwotoku. Osiągnięta skuteczność i czułość modeli wskazują na bardzo duży potencjał kliniczny tego rozwiązania.
Szczególnie ważnym elementem prac jest zastosowanie nowoczesnych modeli językowych, które potrafią automatycznie analizować tekstową dokumentację medyczną. Lekarskie notatki, opisy badań czy wypisy ze szpitala zawierają ogromną ilość cennych informacji, które dotąd były trudne do wykorzystania w analizach komputerowych. Dzięki narzędziom opartym na sztucznej inteligencji dane te mogą być szybko przetwarzane i włączane do modeli predykcyjnych, co znacząco zwiększa ich dokładność i użyteczność w praktyce.
Znaczenie tych badań jest ogromne, ponieważ problem tętniaków dotyczy dużej części społeczeństwa. Szacuje się, że nawet jedna na kilkadziesiąt dorosłych osób może mieć niepękniętego tętniaka mózgu, często nie zdając sobie z tego sprawy. Wczesne wskazanie osób z podwyższonym ryzykiem pozwoliłoby kierować je na dalszą diagnostykę i leczenie, zanim dojdzie do groźnego krwotoku. To z kolei oznacza nie tylko ratowanie życia i zdrowia pacjentów, lecz także realne oszczędności dla systemu ochrony zdrowia, ponieważ leczenie skutków pęknięcia tętniaka jest wielokrotnie droższe i wiąże się z długotrwałą rehabilitacją.
Tworzone narzędzie ma szansę stać się wsparciem dla lekarzy w codziennej pracy, pomagając im szybciej i trafniej identyfikować pacjentów wymagających pogłębionej diagnostyki. Zespół badawczy planuje dalsze testy, które pozwolą ocenić możliwość szerokiego wdrożenia rozwiązania, także poza Polską. Może przyczynić się to do upowszechnienia nowego standardu w profilaktyce i wczesnym wykrywaniu tętniaków mózgu, zwiększając bezpieczeństwo pacjentów i skuteczność całych systemów opieki zdrowotnej.
Źródło: Politechnika Gdańska
Czytaj też: Nowe strategie walki z nowotworami. Naukowcy badają nowe związki chemiczne
Grafika tytułowa: Steve Johnson / Unsplash
