Как искусственный интеллект может сократить количество анализов на выявление опасных для жизни антител

В среднем семь анализов на свертываемость крови, чтобы в итоге получить один ответ: отрицательный. Это происходило в подавляющем большинстве из 7454 обследований, которые мы проанализировали на выявление волчаночного антикоагулянта. Фактически, почти 90% из них завершились без обнаружения искомого результата. Это число заставило нас остановиться и спросить: действительно ли необходимо выполнять всю серию анализов почти каждый раз заново? И что, если можно использовать информацию, которая уже поступает в начале обследования, чтобы заранее выявлять образцы, которые с очень высокой вероятностью окажутся отрицательными?

Прежде чем прийти к ответу, нужно понять, что именно мы ищем. Волчаночный антикоагулянт является важной частью лабораторного обследования при антифосфолипидном синдроме (АФС). Обследование предназначено для выявления характерного влияния аутоантител на систему свертывания крови. Антифосфолипидный синдром — это аутоиммунное заболевание, при котором иммунная система вырабатывает аутоантитела против фосфолипидов, являющихся важными компонентами клеточных мембран в нашем организме. Эти антитела могут нарушать нормальную работу системы свертывания крови. У некоторых пациентов результатом может стать повышенная склонность к образованию тромбов, которые могут вызвать венозный тромбоз, тромбоэмболию легочной артерии или инсульт. У женщин синдром также может быть связан с повторяющимися выкидышами и осложнениями беременности, включая преэклампсию.

Проблема в том, что не существует единого анализа, который сразу дает простой и ясный ответ. В отличие от многих анализов крови, где выполняется одно измерение и получается результат, обследование на волчаночный антикоагулянт обычно требует серии анализов на свертываемость. Иногда необходимы также повторные анализы и различные их комбинации. Все это требует времени, специальных материалов и квалифицированного лабораторного персонала. Даже после завершения всех анализов окончательная интерпретация может быть сложной. Тем временем время ожидания результата увеличивается, а прямые и косвенные затраты на выполнение полной панели для каждого пациента растут.

Искать меньше, знать больше

Отсюда мы начали исследование, проведенное в гематологической лаборатории Медицинского центра имени Сураски («Ихилов»). Я руководил исследованием вместе с д-ром Хен Хермеш, заведующей отделением анализов на свертываемость, при участии Янива Алона и профессора Мора Сабана из Тель-Авивского университета. Исследование основывалось на 7454 обследованиях на волчаночный антикоагулянт, собранных за несколько лет в больнице. Когда мы изучили результаты, выяснилось, что почти 90% обследований завершились отрицательным результатом. Другими словами, в подавляющем большинстве случаев выполнялся сложный лабораторный процесс, включавший в среднем около семи различных анализов на свертываемость, пока не выяснялось, что волчаночный антикоагулянт не обнаружен.

Это был момент, когда практический вопрос стал центром исследования: можно ли выявить большую часть отрицательных случаев еще до завершения всей серии анализов? Чтобы найти ответ, мы не искали новый прибор или новый анализ, а по-новому взглянули на информацию, которая уже была у нас в руках. Мы обнаружили, что важный признак скрывается внутри двух версий анализа на свертываемость, которые уже находятся в рутинном использовании в лаборатории. Оба анализа измеряют время свертывания, но делают это в разных условиях. Разница между ними заключается в количестве фосфолипидов — тех самых жировых компонентов, которые играют центральную роль в процессе свертывания и являются мишенью для патологических антител.

Отпечаток пальца образца

Здесь в картину вошел искусственный интеллект. С помощью модели искусственного интеллекта мы обнаружили, что соотношение между результатами двух анализов хорошо отражает степень влияния патологических антител на реакции свертывания, зависящие от фосфолипидов. Проще говоря, внутри двух первичных анализов на свертываемость скрывался своего рода «отпечаток пальца» реакции образца на фосфолипиды. Модель помогла выявить этот отпечаток и использовать его в качестве слоя предварительного отсева, еще до выполнения полной панели.

Цель не состояла в том, чтобы отменить существующие анализы, и не в том, чтобы только с помощью модели определять, кто является положительным. Цель была гораздо более сфокусированной и осторожной: выявить образцы, в которых вероятность отрицательного результата очень высока. Результаты были обнадеживающими. Когда система классифицировала образец как имеющий высокую вероятность быть отрицательным, прогноз был верным примерно в 98% случаев. Но этот показатель не означает, что каждый образец может быть остановлен на раннем этапе. Наоборот: каждый случай, который не идентифицирован с высокой уверенностью как отрицательный, продолжает проходить весь принятый комплекс анализов. Так происходит и тогда, когда образец подозревается как положительный, и тогда, когда результат неясен.

Поэтому искусственный интеллект здесь не заменяет медицинское суждение и не отменяет существующие анализы. Его роль заключается в том, чтобы помочь выявить случаи, когда шанс найти волчаночный антикоагулянт очень низок, и тем самым позволить сократить ненужные анализы без отказа от полноценного обследования в случаях, которые этого требуют. Если подход докажет свою эффективность и в дальнейшем, он может иметь большое практическое значение в работе лабораторий. Он может уменьшить количество сложных анализов, сократить время ожидания и высвободить персонал и ресурсы для образцов, требующих более глубокого обследования.

Исследование также иллюстрирует еще один способ мышления об интеграции искусственного интеллекта в медицину. Не всегда нужно начинать с нового дорогостоящего оборудования. Иногда можно найти новую ценность именно внутри результатов рутинных анализов, которые и так уже выполняются, и использовать имеющуюся информацию более умным и эффективным способом. Следующим этапом будет проверка подхода в других лабораториях и на различных системах тестирования, в преддверии его внедрения в рутинную работу.

Статья основана на исследовании, опубликованном в журнале Digital Medicine из группы Nature. Автор — д-р Бенци Кац, заведующий гематологической лабораторией Медицинского центра «Ихилов». В исследовании также участвовали Ирена Шалев, Таня Бадельбаев, д-р Варда Дойч, д-р Ифат Алкалай, д-р Илья Киржнер и д-р Рои Гат, и оно было проведено при содействии профессора Ирит Авиви и Хилика Авиви.