Badacze coraz bliżej odpowiedzi na pytanie, które od lat spędza sen z powiek kardiologów i onkologów: jak wykryć uszkodzenie serca u pacjenta leczonego chemioterapią, zanim dojdzie do nieodwracalnych zmian? AI już to potrafi, i to za pomocą narzędzia, które ma każdy szpital na świecie.
Kluczowe fakty:
- Chemioterapia, radioterapia i leki celowane stwarzają ryzyko dysfunkcji serca u co piątego pacjenta onkologicznego, a objawy często ujawniają się dopiero po poważnym uszkodzeniu lewej komory.
- Modele głębokiego uczenia są w stanie wykrywać w zapisie EKG sygnały uszkodzenia serca niewidoczne dla ludzkiego oka, co pozwala na wcześniejszą diagnozę niż dotychczasowy standard, czyli echokardiografia.
- EKG jest dostępne w każdym szpitalu na świecie, w przeciwieństwie do echokardiografii, która wymaga specjalisty i generuje kolejki, przez co pacjenci często czekają zbyt długo na właściwe badanie.
Elektrokardiogram. Zwykłe EKG. To w nim modele głębokiego uczenia zaczęły dostrzegać sygnały, których ludzkie oko po prostu nie widzi.
Znajdź dostawcę, partnera lub narzędzie dla swojego biznesu, a jeśli prowadzisz firmę, która w swoim DNA ma AI, skorzystaj z możliwości bezpłatnego dodania swojej firmy.
Problem, który medycyna ignorowała zbyt długo
Onkologia odnosi spektakularne sukcesy. Przeżywalność w raku piersi, chłoniakach czy nowotworach krwi wzrosła w ciągu ostatnich dwóch dekad dramatycznie. Ale sukces ma swoją cenę. Wiele leków, które ratują życie przed nowotworem, powoli niszczy serce.
Antracykliny, trastuzumab, inhibitory immunologicznych punktów kontrolnych. To leki stosowane codziennie w szpitalach onkologicznych na całym świecie. I każdy z nich może wywołać uszkodzenie serca, które na początku nie daje żadnych objawów, a ujawnia się dopiero wtedy, gdy lewa komora jest już poważnie upośledzona.
Skala problemu jest większa, niż powszechnie się przyjmuje. Szacuje się, że chemioterapia, radioterapia i leki celowane łącznie stwarzają ryzyko dysfunkcji serca u co piątego pacjenta onkologicznego. Jeden na pięciu. Przy milionach leczonych rocznie na świecie to liczba, która powinna budzić niepokój.
Dotychczasowy standard to echokardiografia, czyli ultrasonograficzne badanie serca. Skuteczna, ale kosztowna, wymagająca specjalisty i dostępna nieporównywalnie rzadziej niż EKG. W praktyce oznacza to opóźnienia, kolejki i pacjentów, u których serce ulega uszkodzeniu zanim w ogóle trafią na odpowiednie badanie.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
EKG jako okno na to, czego jeszcze nie widać
Tu właśnie wchodzi AI.
Kilka niezależnych ośrodków badawczych opublikowało w ostatnim czasie wyniki, które zmieniają optykę na to, czym właściwie jest elektrokardiogram. Nie tylko zapisem rytmu serca, lecz kopalnią danych o stanie mięśnia sercowego, niedostępnych tradycyjnemu odczytowi.
Naukowcy z Japonii opracowali model AI zdolny do przewidywania dysfunkcji serca wywołanej chemioterapią na podstawie EKG wykonanego jeszcze przed pierwszym podaniem leku. Nie po. Przed. Model, zbudowany na danych o obniżonej frakcji wyrzutowej lewej komory (wskaźnik mówiący o tym, ile krwi serce pompuje przy każdym skurczu), nauczył się rozpoznawać w zapisie EKG subtelne sygnały wskazujące na podatność mięśnia sercowego na uszkodzenie antracyklinami.
Inne badanie, przeprowadzone w systemie szpitalnym Yale-New Haven obejmującym pięć placówek, objęło ponad 1550 pacjentek z rakiem piersi i chłoniakiem nieziarniczym leczonych antracyklinami lub trastuzumabem. AI analizujące zdjęcia EKG wykrywało dysfunkcję lewej komory z dwu- do prawie pięciokrotnie wyższą czułością niż standardowe badanie, i to na wczesnym etapie terapii.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl:
To jest jeden z tych przypadków, gdzie AI robi coś naprawdę sensownego. Nie zastępuje lekarza, nie generuje treści marketingowych. Przegląda dane, które już mamy, i dostrzega wzorce niewidoczne gołym okiem. EKG wykonywane jest rutynowo u każdego pacjenta onkologicznego przed leczeniem. Koszt badania jest minimalny. Jeśli modele naprawdę sprawdzają się klinicznie, to mamy do czynienia z narzędziem, które może uratować serca tysięcy ludzi rocznie bez żadnych dodatkowych zasobów. Ale tu muszę od razu postawić pytanie: większość tych modeli była trenowana i walidowana na danych głównie z USA, w populacjach w dużej mierze białych. Jak sprawdzą się u pacjentów w Afryce, Azji Południowo-Wschodniej, Polsce? Czy wyniki będą tak samo dobre? Dopóki nie mamy odpowiedzi, zachowuję ostrożność przed okrzyknięciem tego rewolucją.
Nie tylko chemia. Immunoterapia też niszczy serce
Sprawa jest bardziej złożona niż jeszcze kilka lat temu. Do arsenału onkologii dołączyły inhibitory immunologicznych punktów kontrolnych, tzw. ICI, leki które uczą układ odpornościowy atakować nowotwór. Zaskakująco skuteczne. I nie bez skutków ubocznych dla serca.
Obserwacyjne badanie przeprowadzone na 74 pacjentach leczonych ICI wykazało, że po sześciu miesiącach terapii u znacznej części z nich doszło do subklinicznej dysfunkcji mięśnia sercowego, wykrywalnej w zaawansowanej analizie EKG, mimo że pacjenci nie odczuwali żadnych dolegliwości.
To oznacza rozszerzenie zastosowań dla modeli AI. Nie tylko chemioterapia. Immunoterapia też.
Ile to warte na sali szpitalnej?
Żeby model AI miał sens kliniczny, musi działać nie tylko w warunkach laboratoryjnych. Musi sprawdzać się w rękach lekarza, który nie jest kardiologiem.
Badanie przeprowadzone w środowisku onkologicznym pokazało, że AI wspierające ocenę echokardiograficzną umożliwiło pielęgniarkom i onkologom (nie kardiologom) identyfikację upośledzonej funkcji lewej komory z czułością rzędu 86-95% i swoistością 87-94%. Innymi słowy: narzędzie działa nawet wtedy, gdy nie ma pod ręką kardiologa.
To ma ogromne znaczenie praktyczne, szczególnie w szpitalach poza wielkimi miastami.
Konkretne możliwości, jakie AI otwiera w tej dziedzinie:
- Wczesne wykrycie uszkodzenia serca z pomocą samego EKG, bez echokardiografii
- Stratyfikacja ryzyka przed rozpoczęciem chemioterapii (wiemy wcześniej, kto jest bardziej narażony)
- Monitorowanie pacjentów bez stałego dostępu do kardiologa
- Skrócenie kolejek do badań obrazowych przez wstępne filtrowanie przypadków wysokiego ryzyka
Granice entuzjazmu
Zanim ogłosimy przełom, warto wziąć pod lupę to, co badania mówią wprost: większość modeli AI w kardioonkologii pochodzi z małych grup pacjentów, metodologie są niejednolite, a zewnętrzna walidacja rzadka.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Wyniki dla raka piersi sięgają AUC powyżej 0,90 (miara jakości modelu predykcyjnego, gdzie 1,0 oznacza doskonałość), co wygląda imponująco, ale wymaga jeszcze potwierdzenia w dużych, wieloośrodkowych badaniach prospektywnych.
To nie jest deprecjonowanie wyników. To po prostu rzetelna medycyna.
Co dalej?
Kilka ważnych projektów jest w toku. Imperial College London rekrutuje pacjentów do badania AI-ECG-SHD, które ma prospektywnie ocenić skuteczność modeli AI w wykrywaniu strukturalnych chorób serca przy użyciu EKG. W Europie trwa projekt DECISION, finansowany przez EIT Health, który w randomizowanym badaniu klinicznym sprawdza efektywność AI w diagnozowaniu niewydolności serca z EKG.
Równolegle pracuje się nad integracją danych z urządzeń przenośnych, smartwatchy i biosensorów, które mogłyby dostarczać ciągły monitoring pacjentom onkologicznym poza szpitalem.
Serce pacjenta onkologicznego przez długi czas było problemem zepchanym na drugi plan: najpierw pokonać nowotwór, serce poczeka. AI zmienia tę kolejność. I to chyba jedna z ważniejszych zmian, jakie technologia wnosi do medycyny w ostatnich latach.
