Модель искусственного интеллекта с позиции доказательной медицины в определении тактики при подозрении на ишемическую болезнь сердца

Ишемическая болезнь сердца (ИБС) нарушает качество жизни как среди работающего населения, так и людей старшего поколения, которые вышли на пенсию. Изменяющиеся условия внутренней и внешней среды влияют как на защитно-компенсаторные механизмы, так и на защитно-приспособительные реакции организма. В исходе заболевания играют многие факторы: профилактические мероприятия, терапевтическое лечение, а также своевременная диагностика и экстренное проведение хирургических вмешательств, включающих реваскуляризацию миокарда. Один из приоритетных вопросов при поступлении больного с подозрением на стабильную ИБС — показания для хирургического лечения. В настоящее время процесс принятия решений о состоянии здоровья и тактики в лечении пациентов сопоставим в совокупности с использованием доказательной медицины.

Сердечно-сосудистая патология как в России, так и во всем мире занимает первое место в структуре заболеваемости и смертности, несмотря на проводимые лечебно-профилактические мероприятия. По данным Росстата, среди россиян смертность от сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) составила в 2021 году 933 986 человек или 640,4 на 1000 населения (38% всех случаев смерти). Более того, на ИБС приходится 54,4%, причем 15% составляют умершие от ИБС трудоспособного возраста.

Интересен тот факт, что, с одной стороны, диагностические мероприятия по выявлению ИБС отработаны достаточно хорошо, но, с другой стороны, представляют большие трудности в постановке диагноза вследствие бессимптомного течения болезни  и сопряженности с сопутствующей патологией у старшей возрастной группы, что требует большого информационного поля знаний, включая исследования в доказательной медицине, с возможностью интерпретаций диагностически значимых показателей в каждом отдельном случае, например, с атипичной клиникой стенокардии, редкими формами ИБС, а также с сопутствующей терапевтической и хирургической патологией, микст-инфекцией и т.д. На данном этапе применение модели искусственного интеллекта позволит определить тактику ведения больного при подозрении на ИБС в профилактике осложнений и улучшить качество жизни.

В современной медицинской науке создаются условия для цифровой трансформации здравоохранения путем использования как стандартного программного обеспечения (медицинские информационные сети), так и технологий искусственного интеллекта (ИИ), что является важнейшей тенденцией цифровизации медицины в обеспечении качества медицинской помощи. В настоящее время при защите населения в условиях чрезвычайной ситуации (ЧС) используются такие модели ИИ как NEWMC (США), RODOS (Европейский союз), ЭСПЛА-10 (Россия)

Наша работа направлена на интеграцию СППР в клиническую медицину, что позволит обеспечить точную диагностику на базе байесовских сетей программного моделирования по клиническим симптомам, лабораторным показателям и данным исследований в доказательной медицине для оптимизации хода лечения, а также персонализированный подход в профилактике осложнений и улучшении качества жизни в возрастных группах. Таким образом, наиболее продуктивным будет применение моделей искусственного интеллекта на базе байесовских сетей с оценкой вероятности по совокупности симптомов и анализа вероятностных временных рядов.

Российское многоцентровое эпидемиологическое исследование заболеваемости, смертности, качества диагностики и лечения острых форм ИБС (исследование РЕЗОНАНС, ЭССЕ-РФ), выявило ошибки при установлении диагноза острых форм ИБС и более чем в два раза увеличение смертности при острых формах ИБС как у мужчин, так и у женщин

Применение модели искусственного интеллекта позволит интегрировать систему поддержки принятия решений на базе байесовских сетей в медицинскую практику и учебный процесс для студентов медицинских вузов в определении тактики ведения больного при подозрении на ИБС.

Модель использования искусственного интеллекта на базе байесовских сетей с разработкой комплекса системы поддержки принятия решений в оценке тактики при подозрении на ИБС по клиническим симптомам, лабораторным показателям и данным доказательной медицины (% соотношение повторяемости при различных клинических формах ИБС).

Применение технологий ИИ, основанных на принципах доказательной медицины, подразумевает сочетание опыта клинического врача и разумного использования наиболее обоснованных доказательств эффективности тактики лечения конкретного больного. Более того, неотъемлемой частью врачебной культуры является способность к выбору наиболее сильных доказательств при огромном потоке профессиональной информации, с которыми ежедневно сталкивается врач-кардиолог.

Создание модели ИИ с интеграцией байесовских сетей основывалась на оценке вероятности по совокупности симптомов и лабораторных исследований с анализом временных рядов (% соотношение повторяемости при различных формах ИБС и базой данных доказательной медицины) для выработки стратегии при подозрении на ИБС. Байесовские сети представлены величинами St-1 и Yt-1 (входные нейроны) которые зависят только от значений скрытых переменных St и Yt (скрытые нейроны в момент времени t), а последовательность St и Yt обладают марковским свойством, т.е. величины St и Yt зависят только от St-1 и Yt-1. При расчете берется некая гипотеза (А), где появилось некоторое новое условие (В). Нам нужно узнать вероятность А при условии В (Р (В|А) / Р(В)). Для этого берем статистические данные в процентах (по событию А и по событию В) и подставляем их в эту формулу: [P(В|А)*P(A)]/ Р(В)=P(A|B). Сопоставление каждых случайных величин St-1 и Yt-1 (например, количество клинических симптомов, сопряженных с лабораторными анализами) с ненаблюдаемыми случайными величинами St и Yt (например, общее количество симптомов клинических форм ИБС с позиции доказательной медицины) выявляет условное распределение St+1 и Yt+1 (выходные нейроны) с последующим прогнозом тактики при подозрении на ИБС. (рис.1)

Рисунок 1 - Байесовские сети

DOI:10.60797/IRJ.2025.156.47.1

На этапе диагностики у пациентов с подозрением на ИБС проводится анализ жалоб и сбор анамнеза. Одним из весомых признаков ИБС является болевой синдром в грудной клетке. При постановке диагноза нестабильная стенокардия (НС) необходимо ориентироваться не столько на нозологическую принадлежность к той или иной форме ИБС, сколько на главный и единственный общеклинический критерий вариантов НС — быстро меняющейся характер, интенсивность и длительность болевых приступов, прогрессирующее снижение толерантности к физической нагрузке, а также эффективности обычной для данного больного антиангинальной терапии

[7]

. Общепризнано, что артериальная гипертензия (АГ) является предшественником и одним из главных факторов риска развития основных сердечно-сосудистых заболеваний — инфаркт миокарда (ИМ), ИБС, хронической сердечной недостаточности (ХСН), требующим включение в состав терапии антигипертензивных средств (уровень доказанности ЕОК I B — УУР В, УДД 1)

[8]

. Метаанализ 9 проспективных исследований выявил наличие тесной связи между уровнем диастолического АД и частотой развития ИБС

[7]

. По данным Российского многоцентрового эпидемиологического исследования ЭССЕ-РФ (15 300 участников в возрасте 25–64 лет), распространённость АГ в России составляет 44%. Это самое распространенное неинфекционное заболевание в мире — на уровне 30–45%, являющееся основной причиной для критических поражений сердечно-сосудистой системы (ССС). Распространенность заболеваний увеличивается с возрастом, достигая более 60% у лиц старше 60 лет

[6]

,

[9]

.

Всем пациентам с ИБС или с подозрением на нее при наличии клинических оснований во время проведения скрининга для выявления сахарного диабета (СД) рекомендуется (уровень доказанности ЕОК I B — УУР С, УДД 5) начинать с исследования уровня гликированного гемоглобина в крови, уровня глюкозы в крови натощак, если результаты неубедительны — дополнительно рекомендуется провести пероральный тест толерантности к глюкозе

Рисунок 2 - Модель ИИ в оценке тактики при подозрении на ИБС

DOI:10.60797/IRJ.2025.156.47.2

В лабораторных исследованиях при ИБС можно выделить самостоятельный параметр с высокой степенью прогностической ценности (уровень доказанности ЕОК I С — УУР С, УДД 5) — это липидный спектр крови

[8]

. Показано, что концентрация в плазме крови общего холестерина или его фракций тесно коррелирует с заболеваемостью и смертностью от ИБС

[7]

. Другие исследования крови и мочи способствуют выявлению сопутствующей патологии, что существенно может сказаться на прогнозе ИБС. В процессе проведения первичного обследования могут появиться дополнительные клинические факторы, повышающие вероятность ИБС, что может потребовать дополнительного специфического обследования.

Для обоснования проведения коронарографии (КАГ) необходимо учитывать весь комплекс данных, полученных в ходе расспроса, осмотра и инструментальных исследований. Рекомендуется проведение КАГ для стратификации риска сердечно-сосудистых осложнений (ССО) с тяжелой стабильной стенокардией (ФК III-IV) или с клиническими признаками высокого риска ССО (уровень доказанности ЕОК I B — УУР В, УДД 1), несмотря на проводимую медикаментозную терапию

Периодичность осмотров с оценкой факторов сердечно-сосудистого риска определяется в соответствии с базовым риском ССО и выявленной кардиотоксичности повторно. Риск ССО может снижаться при проведении эффективной вторичной профилактики и успешной реваскуляризации миокарда. В этой связи риск ССО должен периодически переоцениваться (как минимум 1 раз в год).

Таким образом, новизна исследования заключается в интеграции системы поддержки принятия решений на базе байесовских сетей в клиническую практику кардиолога, что позволит на базе методических рекомендаций (с позиции доказательной медицины) обеспечить персонализированный подход как в оценке тактики при подозрении на ИБС, так и в диагностике осложнений в отдаленном периоде с целью улучшения качества жизни.

1. Использование искусственного интеллекта на базе байесовских сетей позволяет вскрыть причину возникновения ИБС, установить существенные свойства и закономерную взаимосвязь между факторами риска, клиническими симптомами, лабораторными исследованиями, тактикой лечения и показателями смертности.

2. Доказательный принцип научных и клинических исследований в кардиологии с использованием искусственного интеллекта позволит со студенческой скамьи развивать образовательное клиническое мышление и применять теоретические знания в интерпретации тактики при подозрении на ИБС в каждом отдельном случае.

3. Применение искусственного интеллекта с использованием системы поддержки принятия решений на базе байесовских сетей дает возможность с высоким уровнем доказанности, большой вероятностью и периодичностью обновлять программу диагностики и лечения ССЗ, учитывая высокую коморбидность кардиологической и терапевтической патологии.