Ученые Лондонского университета королевы Марии разработали инструмент на базе искусственного интеллекта (ИИ), который создает синтетические, но медицински точные модели фиброзной ткани сердца. Эти модели помогут в планировании лечения пациентов с фибрилляцией предсердий (ФП), что может привести к более персонализированному подходу в медицине.
Фиброз — это рубцовая ткань, образующаяся в сердце, часто вследствие старения, долгосрочного стресса или самой фибрилляции предсердий. Эти участки жесткой ткани нарушают электрическую систему сердца, что приводит к аритмии. Обычно для оценки фиброза используют МРТ-сканирование с контрастом, которое помогает определить распределение рубцовой ткани, влияющее на результаты лечения.
Лечение ФП часто включает абляцию — процедуру, при которой создаются контролируемые рубцы для блокировки ненормальных электрических сигналов. Однако предсказать, какой метод будет наиболее эффективным для конкретного пациента, все еще сложно. Разработка ИИ столкнулась с ограниченным доступом к качественным данным пациентов.
Разработанный ИИ обучался на 100 реальных сканах, а затем сгенерировал 100 синтетических моделей фиброза, которые точно имитируют реальные данные. Эти виртуальные модели использовались для моделирования различных стратегий абляции, что позволило значительно улучшить прогнозы.
© Frontiers in Cardiovascular Medicine