Latvijā radīts mākslīgā intelekta risinājums Stradiņa slimnīcas ārstiem palīdzēs atpazīt insultu

Labākie rezultāti tiek sasniegti, ja ārstēšanās uzsākta pirmo 2 stundu laikā pēc insulta. Latvijas mākslīgā intelekta (MI) risinājumu izstrādātājs “Apply” sadarbībā ar radiologiem – asoc. prof. Kārli Kupču un Dr. Andri Veisu – radījuši risinājumu “Sinapse”, kas ar datorredzes palīdzību veselības aprūpes speciālistiem slimnīcās palīdzēs ātrāk diagnosticēt insultu. 

Kopš 2024. gada maija risinājums uzsācis darbību Paula Stradiņa klīniskās universitātes slimnīcā, šobrīd uzrādot 80% efektivitāti.

“Insults jeb galvas smadzeņu artēriju nosprostojums mūsdienās ir ļoti veiksmīgi ārstējams, galvenais – savlaicīgi vērsties slimnīcā. Kad noticis insults, katru minūti iet bojā aptuveni 2 miljoni cilvēka nervu šūnu. Lai arī mūsu smadzenēs atrodas miljardiem šādu šūnu, katra no tām atbild par savu funkciju. 

Išēmiskā insulta pirmajās stundās izmaiņas datortomogrāfijas izmeklējumos praktiski nav redzamas vai redzamas ļoti minimāli, un tās atpazīt ar neapbruņotu aci ir izaicinoši. Tam nepieciešama zinošu speciālistu pieredze un kompleksa simptomu analīze. 

Jaunais risinājums iecerēts kā palīgs radiologiem, uzlabojot diagnostikas precizitāti. Tas vērsīs uzmanību, vai konkrētajā datortomogrāfijas izmeklējumā potenciāli vērojams išēmisks insults, savukārt ārsta uzdevums šo pieņēmumu apstiprināt. Risinājums ne tikai samazinās diagnostikas laiku, bet būs īpaši noderīgs brīžos, kad pat diennakti ilgstošajās dežūrās ārsta uzmanība ir palēnināta.

Tāpat cerams, ka tuvākajā nākotnē šis risinājums noderēs reģionālajām slimnīcām, kur izteiktāk vērojams personāla, tajā skaitā ārstu trūkums, un radiologs nereti izmeklējumus interpretē attālināti,” projekta nozīmi iezīmē radiologs, asoc. prof. Kārlis Kupčs.

Projekta aizsākumi meklējami 2020. gadā, pateicoties Farmācijas, biomedicīnas un medicīnas tehnoloģiju kompetences centra atbalstam. Līdz šim “Apply” izstrādātais risinājums pasaules konkurentu vidū nodrošina augstāko precizitāti, risinājuma prototipam veiksmīgi atpazīstot 80% insultu gadījumu.

Pēc radiologu vārdiem, veiksmīgākais konkurentu risinājums, kuru līdz šim slimnīcai izdevies izmēģināt, uzrādījis vien 60% veiksmīgu rezultātu. Datortomogrāfijas izmeklējuma izvērtējumam risinājumam nepieciešamas aptuveni 3 minūtes.

Tāpat kā cilvēka smadzenes, arī MI lēmumu pieņem secīgas faktu analīzes rezultātā. “Sinapse” sastāv no vairākiem neironu tīkliem un vairāku datorredzes algoritmu kombinācijām, kur katrai no tām ir kāds konkrēts uzdevums. 

Tiek analizēts katrs smadzeņu slānis, cenšoties saprast, vai tajā varētu atrasties patoloģija. 

Tā kā katra cilvēka smadzenes atšķiras, risinājumam svarīgi iemācīties pielāgoties to specifikai. Analizējot izmeklējumus, “Sinapse” palīdz aprēķināt arī radioloģijā starptautiski izmantoto “aspekta skaitli”, iezīmējot pacienta stāvokļa nopietnību. 

Informāciju apkopojot, algoritms izvērtē visu pieejamo informāciju nosakot, vai pacientam varētu būt insults un kurus smadzeņu apgabalus tas skāris. Pateicoties mijiedarbībai starp ārstiem un MI risinājumu izstrādātājiem, “apmācības” jeb kalibrēšanas process turpinās, uzlabojot risinājuma analītikas spējas.

Insulta gadījumā pacienta ceļš sastāv no dažādiem sarežģītiem posmiem un speciālistiem. Tā kā ārstēšanas procesā “ātrums” ir atslēgas vārds, ar MI palīdzību ietaupītais diagnostikas laiks var ievērojami saīsināt kopējo laiku, līdz pacients saņems palīdzību.

““Sinapse” ir lielisks papildinājums pieredzējuša radiologa “redzei”, un tā savu nozīmi pierādīja jau pirmajās reizēs, kad risinājumu izmantojām izmeklējumu analīzei. Šobrīd esam noslēguši līgumu ar Paula Stradiņa klīniskās universitātes slimnīcu par risinājuma prototipa tālāko izmēģinājumu. Rīku integrējot slimnīcas esošajā sistēmā, tas ikdienā palīdz mūsu ārstu darbam,” skaidro asoc. prof. Kārlis Kupčs.

“Neviens risinājums un neviena iekārta nespēs aizstāt ārstu. Tomēr MI var būt tik pat acīgs kā  ārsta acs, tādēļ tā galvenais mērķis ir kļūt par ārsta asistentu un palīgu.”

Ir visnotaļ izaicinoši iemācīt risinājumam “redzēt” tāpat, kā to dara veselības aprūpes speciālisti. Medicīnas dati ir ļoti specifiski un sarežģīti, tādēļ projekta izstrādes posmā nemitīgi sadarbojamies ar radiologiem, lai nodrošinātu pēc iespējas precīzāku risinājuma darbību.

Pateicoties mūsu plašajai pieredzei dažāda veida datorredzes risinājumu izstrādē, tajā skaitā veselības aprūpes projektos, pie veiksmīga risinājuma nonācām salīdzinoši ātri. Šobrīd apstrādāti vairāk nekā 400 datu paraugi, un, pateicoties iespējai risinājuma prototipu testēt Paula Stradiņa klīniskās universitātes slimnīcā, plānojam sistēmai ļaut apgūt vēl tikpat datu paraugu. Jāņem vērā, ka mācīšanās process ir nebeidzams un datu augšupielāde turpināsies visa risinājuma “dzīves” laikā. Jo vairāk datu, jo precīzāks un plašāk pielietojams risinājums kļūs,” iezīmē “Apply” projektu vadītāja Līna Briņģe.

Paredzams, ka, attīstot šo risinājumu, nākotnē līdzvērtīgu metodi “Apply” spēs attīstīt arī citu izmeklējumu diagnostikai.