Работа над алгоритмом началась 12 лет назад. Как уточняет руководитель НИР, профессор, доктор медицинских наук, академик РАН, руководитель отдела клинической физиологии, инструментальной и лучевой диагностики РНЦХ Валерий Сандриков, сначала программистов и математиков (а в работе принимали участие специалисты Московского государственного университета) обучили основам гемодинамики, т. е. особенностям распределения крови в сердце и сосудах. Сейчас в базе данных содержится информация от более чем 5 тысяч пациентов (от первых жалоб до результатов инструментальных исследований), и происходит её дальнейшее пополнение.

«Существует проблема диагностики состояния пациента на текущий момент времени. Показана ли ему хирургическая операция, в каком состоянии находятся клапанный аппарат, миокард и т. д. Мы искали новые критерии, биомаркеры по оценке самой сердечной мышцы и определения риска хирургического лечения. Впервые в мире мы сделали оценку потоков крови в желудочках. Определили внутрижелудочковые градиенты по точкам, чтобы оценить объем вмешательств при коррекции того или иного порока, оценить эффективность хирургического лечения. Мы можем диагностировать у поступившего пациента предразрыв аневризмы. Это очень важно, потому что это очень быстрый процесс. Подлежит ли пациент малоинвазивному стентированию, или это должна быть большая хирургическая операция. Прогнозировать риск операции, эффективность операции, успешность реабилитационного периода», – рассказывает об уникальности информационной платформы Валерий Сандриков.

Выполнение НИР «Создание информационной платформы для поддержки принятия решений в диагностике и лечении больных с патологией сердечно-сосудистой системы и онкологии» завершено в 2022 году. По результатам исследования, тестирования и пробной эксплуатации новой информационной платформы в период с 2020 до 2022 года по НИР обследовано 962 пациента с патологией: ишемическая болезнь сердца (ИБС) – 268; аортальные пороки сердца – 207; митральные пороки – 129; гипертрофическая кардиомиопатия – 86, патология аорты – 75, гипертоническая болезнь – 49, аневризма разных отделов аорты (восходящей и брюшной) – 92. А также здоровых волонтеров – 56. Все пациенты занесены в базу данных. По показаниям у 457 пациентов выполнены нагрузочные тесты с оценкой газотранспортной функции. Исследования выполнялись до операции, после операции, перед выпиской пациентов и в отдаленном периоде через 12–36 месяцев. В общей сложности выполнено 3848 исследований кровообращения и дыхания с расчётом деформации, вязкоупругих свойств миокарда и аорты, с построением характеристик и динамикой механических свойств исследуемых органов.

Разработанная информационная платформа отечественных и зарубежных аналогов не имеет. Научная новизна проекта состоит в создании алгоритмов, обеспечивающих реализацию новой неинвазивной технологии с объективной оценкой функционального состояния не только структур исследуемого объекта пациента, но и использование системы поддержки принятия решений по данным, получаемым при обработке динамических ультразвуковых и КТ-изображений. Такой подход скажется на качестве диагностики, выбора тактики хирургического лечения пациентов с сердечно-сосудистой патологией, особенно для пациентов с критическими изменениями сердца и сосудов.

Информационная платформа может моделировать аорту, и такая визуализация позволяет перед операцией детально рассмотреть самый крупный сосуд в теле человека и его повреждения, и даже послойно (наружная и внутренняя стенка аорты).

«Алгоритм позволяет обращаться к нему и во время операции. Внутрижелудочковые потоки крови – один из основных критериев правильности установки клапана. В зависимости от положения митрального клапана меняется поток, и могут возникать осложнения. Эта система дает возможность вести контроль непосредственно во время операции. Платформа анализирует данные очень быстро, прямо в процессе операции. На это тратится 7–10 минут. Таким образом, искусственный интеллект помогает хирургам и в самый ответственный момент проведения операции», – поясняет автор разработки.

В настоящее время информационная платформа применяется на базе Российского научного центра хирургии имени академика Б. В. Петровского, а также началось обучение специалистов нескольких академических центров по стране.

Обеспечена совместимость с ядром базы данных и ее структурой на уровне таблиц, словарей и справочников. В составе информационной системы «ИС УЗ-ЭХО» реализован интерфейс с базой данных системы EHOPAC. Интерфейс обеспечивает получение отдельных УЗ-изображений и динамических серий УЗ-изображений из базы данных EHOPAC в базу данных «ИС УЗ-ЭХО» для последующей обработки на АРМах «Гамма Мультивокс Д1/Д2», в состав которых включены специализированные программы, реализованные для выполнения задач, предусмотренных в рамках НИОКР.

Разработаны программные инструменты для расчета параметров радиомики по УЗ КТ-изображениям сердца и сосудов для последующего их анализа методами многомерной статистики и машинного обучения. Таким образом, разработан новый алгоритм неинвазивной оценки дисфункции миокарда у больных, нуждающихся в хирургической коррекции сердечно-сосудистой патологии.

Наиболее информативными показателями служит динамика изменения потоков и объемов крови в желудочках сердца с учетом векторов скорости смещения миокарда. Современный методологический подход в оценке функции миокарда базируется не только на анатомических размерах полостей сердца, но и на изменениях смещения (векторный анализ) и напряжения. Такой подход характеризует состояние миокарда, а также дает возможность приблизиться к оценке глобальной функции сердца через построение обобщенных параметров, каковыми являются диаграммы скорости смещения и деформации.

Реконструкция трехмерного отображения и расчет работы сердца за цикл позволяют выполнять оценку состояния кровообращения и характеризовать процессы адаптации и деадаптации организма в целом. Созданные инструменты визуализации способны значительно упростить и увеличить точность планирования тактики лечения, более тщательное изучение вычисленных характеристик позволит выявить признаки, характерные для различных патологий и расширить диагностические возможности компьютерной томографии и ультразвука.

Источник: «Научная Россия» / пресс-служба РНЦХ им. акад. Б. В. Петровского.