Согласно новому исследованию Национальных институтов здравоохранения (NIH), искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) могут эффективно выявлять и диагностировать синдром поликистозных яичников (СПКЯ), наиболее распространенное гормональное заболевание у женщин, которое обычно возникает в возрасте от 15 до 45 лет. Исследователи систематически просматривали опубликованные научные исследования с использованием AI/ML для анализа данных для диагностики и классификации СПКЯ и обнаружили, что программы на основе AI/ML способны успешно обнаруживать СПКЯ.
«Учитывая значительное бремя недостаточной диагностики и неправильной диагностики СПКЯ в обществе и его потенциально серьезные последствия, мы хотели определить полезность AI/ML в выявлении пациентов, которые могут быть подвержены риску СПКЯ», — сказала соавтор исследования Джанет Холл, доктор медицинских наук, старший исследователь и эндокринолог в Национальном институте наук о здоровье окружающей среды (NIEHS), входящем в состав Национальных институтов здравоохранения (NIH). «Эффективность искусственного интеллекта и машинного обучения в обнаружении СПКЯ более впечатляющая, чем мы думали».
Синдром поликистозных яичников возникает, когда яичники не работают должным образом, во многих случаях наряду с повышенным уровнем тестостерона. Заболевание может вызывать нерегулярные менструации, прыщи, волосы на лице или выпадение волос на голове. Женщины с СПКЯ, как правило, подвергаются повышенному риску развития диабета 2 типа, нарушения сна, психологических, сердечно-сосудистых и других репродуктивных расстройств, таких как рак матки и бесплодие.
«Диагностика СПКЯ может быть сложной задачей, учитывая его совпадение с другими состояниями», — сказал старший автор исследования Сканд Шекхар, доктор медицинских наук, помощник врача-исследователя и эндокринолог в Национальных институтах здравоохранения. «Эти данные отражают неиспользованный потенциал внедрения ИИ/МО в электронные медицинские записи и другие клинические условия для улучшения диагностики и ухода за женщинами с СПКЯ».
Авторы исследования рекомендуют объединить крупные популяционные исследования с электронными наборами медицинских данных и проанализировать общие лабораторные тесты для выявления чувствительных диагностических биомаркеров, которые могут помочь диагностировать СПКЯ.
СПКЯ диагностируется на основе стандартизированных критериев, которые развивались с годами и получили широкое признание, но обычно включают клинические признаки (такие как прыщи, чрезмерный рост волос и нерегулярные менструации), а также лабораторные (например, высокий уровень тестостерона в крови) и рентгенологические данные (например, множественные небольшие кисты и увеличение размера яичников при УЗИ яичников). Однако СПКЯ часто упускают из виду, поскольку некоторые особенности СПКЯ могут сосуществовать с другими состояниями, такими как ожирение, диабет и кардиометаболические расстройства.
Искусственный интеллект — это использование компьютерных систем или инструментов для имитации человеческого интеллекта и помощи в принятии решений или прогнозировании. ML — это отрасль искусственного интеллекта, которая фокусируется на изучении предыдущих событий и применении этих знаний для принятия будущих решений. Искусственный интеллект может обрабатывать большие объемы различных данных, например, полученных из электронных медицинских карт, и поэтому является идеальным помощником в диагностике трудно диагностируемых состояний, таких как синдром поликистозных яичников.
Исследователи провели систематический обзор всех рецензируемых исследований с использованием искусственного интеллекта/МО для выявления СПКЯ, опубликованных за последние 25 лет (1997–2022 гг.). С помощью опытного библиотекаря НИЗ исследователи определили потенциально подходящие исследования. Всего они просмотрели 135 исследований и включили 31 в эту статью. Все исследования носили наблюдательный характер и оценивали использование технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в диагностике пациентов. Около половины исследований включали ультразвуковые изображения. Средний возраст участников исследования составил 29 лет.
В 10 исследованиях с использованием стандартизированных диагностических критериев для диагностики СПКЯ точность обнаружения колебалась от 80% до 90%.
«Среди различных методов диагностики и классификации AI/ML показал очень хорошие результаты в обнаружении СПКЯ, что является наиболее важным выводом нашего исследования», — сказал Шекхар.
Авторы отмечают, что проекты на основе искусственного интеллекта и машинного обучения могут значительно улучшить наши возможности раннего выявления женщин с СПКЯ, тем самым экономя соответствующие расходы и снижая нагрузку, которую СПКЯ накладывает на пациентов и систему здравоохранения. Последующие исследования с применением строгих методов проверки и тестирования обеспечат плавную интеграцию ИИ/МО с хроническими заболеваниями.