Истражувачи од Медицинскиот факултет „Ли Ка Шинг“ при Универзитетот во Хонгконг развија алатка со вештачка интелигенција која може да го процени ризикот од сериозни кардиоваскуларни заболувања многу години пред појавата на симптомите.
Системот, наречен CardiOmicScore, користи податоци од еден крвен тест за да го процени ризикот од коронарна артериска болест, мозочен удар, срцева слабост, атријална фибрилација, периферна артериска болест и венски тромбоемболизам. Кај лицата со зголемен ризик, моделот успеал да открие предупредувачки биолошки сигнали до 15 години пред клиничката појава на болеста.
За развојот на алатката, тимот користел податоци од UK Biobank и анализирал 2.920 протеини и 168 метаболити присутни во крвта. Протеините и метаболитите можат да ги одразат тековните промени во имунолошкиот систем, метаболизмот и крвните садови, за разлика од генетските ризични резултати кои главно остануваат непроменети во текот на животот.
Моделот применува длабоко учење и комбинира повеќе видови биолошки податоци – геномика, протеомика и метаболомика. Според резултатите објавени во списанието Nature Communications, CardiOmicScore бил попрецизен од конвенционалните полигенски ризични оценки, а неговата точност дополнително се подобрила кога биле вклучени возраста и полот.
Атријалната фибрилација претставува неправилен срцев ритам што може да го зголеми ризикот од мозочен удар, додека периферната артериска болест го намалува протокот на крв кон екстремитетите. Венскиот тромбоемболизам опфаќа опасни згрутчувања што можат да патуваат до белите дробови.
Истражувачите сметаат дека ваквите тестови би можеле да помогнат медицината постепено да се насочи од лекување кон порано спречување на болестите. Навременото откривање би им дало на лекарите и пациентите повеќе време за промени во животниот стил, почесто следење и други превентивни мерки. Сепак, тестот е истражувачка алатка и не треба да се толкува како самостојна медицинска дијагноза.
