Изкуствен интелект (ИИ) и термографски изображения помагат за бързото диагностициране на болест
Периферната артериална болест (ПАБ) е свързана със стесняване или запушване на съдовете, които пренасят кръв от сърцето към краката. Въпреки че е по-малко известна от други съдови заболявания като сърдечно заболяване или инсулт, тази болест е широко разпространена и се диагностицира късно. „Повече от 230 милиона души в света страдат от ПАБ“, казва координаторът на проекта AI-CARE Георги Къдрев, съосновател и главен изпълнителен директор на Kelvin Health в България. „Всяка година повече от 22 милиона души развиват най-тежката форма на заболяването, наречена критична исхемия на крайниците, която значително намалява притока на кръв към тях. Това може да доведе до ампутации, а процентът на смъртност е 70% в рамките на пет години след поставянето на диагнозата“.
Клинична нужда от иновации
Настоящите методи за диагностика включват измерване на кръвното налягане в различни точки на глезена, което може да бъде неточно. По-специално, диагностицирането на пациенти с диабет може да бъде предизвикателство поради артериалната калцификация и липсата на чувствителност в краката. По-инвазивните методи, включително ангиографията (рентгенови лъчи, използвани за проверка на кръвоносните съдове), се използват само в случаи, за които има съмнение, че са сериозни. На Къдрев и неговите колеги беше ясно, че съществува клинична нужда от проста, точна и достъпна диагностика на тази „тиха болест“. „Концепцията ни беше да разработим система, използваща преносима термокамера, която да улавя термодинамиката на тялото“, обяснява Къдрев. „Така се генерират поредица от изображения, които след това се сегментират и анализират с помощта на алгоритми за разпознаване на изображения с изкуствен интелект (ИИ)“. Къдрев демонстрира технологията, като прикрепя термокамерата към мобилния си телефон и прави снимки на себе си. Всички аномалии, свързани с периферната съдова система, се откриват с помощта на алгоритмите за машинно обучение на системата. „Цялата концепция се основава на това, че локалната температура на тялото ни е свързана с притока на кръв“, обяснява Къдрев. „Всички отклонения ще бъдат отчетени от алгоритмите и ще ни информират за наличието на проблеми с артериалното кръвоснабдяване“.
Пускане на пазара на медицински иновации
Пускането на пазара на дадена технология изисква да се премине през така наречената „долина на смъртта“, като са необходими значителни инвестиции, за да се превърне една обещаваща идея в жизнеспособен продукт, който може да се продава на пазара. „Трябва да валидираме външно нашия прототип в клинична среда“, казва Къдрев. „Самото достигане до този етап изисква голям обем административна работа, анализ на интелектуалната собственост и осведоменост по въпроси като защитата на медицинските данни. Трябва да разработим и стратегия за планиране на достъпа до пазара“. Проектът AI-CARE предостави на Kelvin Health подкрепата, от която се нуждаеше, за да стигне до този важен етап. „Сега се подготвяме за реално клинично валидиране и започваме да събираме клинични данни“, добавя Къдрев. „Всичко това е предпоставка за комерсиализация“.
Редовен скрининг на рискови пациенти
Проектът допринесе и за повишаване на популярността на иновациите в България. „Успяхме да работим с водещи специалисти в тази област“, отбелязва Къдрев. „Неотдавна бяхме поканени на научната сесия на Американската асоциация по сърдечни заболявания в Чикаго през ноември миналата година и на конференцията LINC в Лайпциг, водещата европейска конференция в областта на артериалните интервенции“. Подкрепата на Horizon за европейските иновационни екосистеми също е от ключово значение за насърчаване на културата на стартиращите предприятия. Това е особено вярно, когато съществуващият рисков капитал не е ориентиран към изследователски решения, особено в областта на здравеопазването, поради свързаните с това време и рискове. „Това ни помогна да придобием известност“, отбелязва Къдрев. Крайната цел е тази иновация да се въведе в клинична среда и техниката да се утвърди като ефективно и рентабилно средство за скрининг на ПАБ. „Възможно е да се стигне до ситуация, в която пациентите с риск от ПАБ – пристрастени пушачи, диабетици – ще се изследват два пъти годишно, което ще помогне да се спестят средства и да се спасят животи“, добавя Къдрев.
Keywords
AI-CARE, изкуствен интелект, термографски изображения, болест, диагностика, ПАБ, България
