ИИ учится находить жировую болезнь печени по анализу крови и рентгену

По всему миру у более чем миллиарда человек постепенно меняется состав печени: в здоровом органе жира почти нет, а у растущего числа взрослых и даже детей жир превышает 5%, а то и 10% веса печени. Такой избыток жира вызывает воспаление, повреждение клеток и рубцевание (фиброз), это и есть жировая болезнь печени, которой страдает около 30% взрослых в мире. Без лечения болезнь может дойти до печёночной недостаточности и повышает риск сердечно-сосудистых заболеваний и ряда видов рака. Проблема в том, что заболевание обычно протекает без заметных симптомов: даже при циррозе или тяжёлом рубцевании печени три четверти пациентов узнают о своём состоянии только тогда, когда оно становится смертельно опасным.

Растущее число специалистов ищет, как здесь может помочь ИИ. Джеффри Лазарус, профессор Высшей школы общественного здоровья и политики в области здравоохранения при Городском университете Нью-Йорка (CUNY), считает, что ИИ-инструменты можно направить на анализ огромных массивов электронных медицинских карт, чтобы находить людей с наибольшим риском накопления жира в печени. «ИИ может ретроспективно пройти через огромное число визитов в больницу и лабораторных отчётов, говорит Лазарус., Это позволяет по-настоящему расставить приоритеты, кто в наибольшей группе риска».

Хорошая новость в том, что при раннем выявлении большую часть повреждений можно обратить вспять. На начальных стадиях помогают изменения образа жизни, снижение потребления алкоголя, похудение за счёт диеты и физической активности и даже увеличение потребления кофе: всё это, по имеющимся данным, способно обратить рубцевание и воспаление. Для пациентов с умеренным и тяжёлым рубцеванием печени высокую эффективность показали и новые препараты, агонист GLP-1 семаглутид и препарат резметиром. «Печень, очень пластичный и интересный орган: она способна регенерировать, фиброз обратим, и можно снова стать полностью здоровым, говорит Лазарус., Но традиционно медицина куда больше внимания уделяла помощи на поздней стадии и тому, как подольше сохранить пациенту жизнь, а не тому, чтобы находить людей раньше и не давать болезни прогрессировать».

Разочаровывает то, что простые неинвазивные способы оценки здоровья печени уже существуют, но применяются редко, даже среди людей с заведомо повышенным риском, например при ожирении и диабете 2 типа. Индекс Fib-4 оценивает риск выраженного фиброза печени баллом от 0 до 6 на основе возраста пациента, уровня двух ферментов печени и способности крови к свёртыванию; для этого нужен анализ крови, который в США часто и так делают в рамках ежегодного медосмотра. У врачей есть и более точный тест второго уровня, ELF (расширенный тест на фиброз печени), который измеряет уровень двух белков, участвующих в образовании рубцовой ткани, и фермента, подавляющего рассасывание рубцов в печени. Совместное применение Fib-4 и ELF у пациентов с подозрительно высоким содержанием жира в печени, по имеющимся данным, вчетверо повышает выявляемость выраженного фиброза. Но для врачей, и так перегруженных работой и бумагами, добавлять ещё один тест в рутину, не выход. «Нужно что-то, что работает в фоне само или включается одной кнопкой», говорит Джонатан Дранофф, профессор медицины Йельского университета.

Дранофф и Лазарус видят здесь роль ИИ: взять данные, которые и так собираются при обычном анализе крови, и автоматически считать по ним индекс Fib-4, чтобы врачам первичного звена было проще понять, кого направить к гепатологу. Второй путь, рентген. В прошлом году учёные Osaka Metropolitan University в Японии опубликовали исследование ИИ-модели, которая анализирует обычные рентген-снимки грудной клетки: такие снимки в первую очередь делают для оценки лёгких и сердца, но на них попадает и часть печени. Модель определяла жировую болезнь печени с точностью 82%. Лазарус предлагает встроить такие алгоритмы во все рутинные рентген-обследования, где в кадр попадает печень: «ИИ может заметить избыток жира в печени, проверить другие факторы риска, лишний вес, высокий холестерин, диабет 2 типа, и дать рекомендацию врачу, говорит он., Он может сказать: „Возможно, вы искали не это, но вот что мы нашли, и вам стоит направить пациента к гепатологу или эндокринологу для дальнейших анализов“».

Обучение ИИ на рутинных анализах крови тоже начинает давать более точную диагностику прогрессирующей жировой болезни печени. Fib-4 быстрый и недорогой, но менее точен в отдельных возрастных группах, например, у подростков и пожилых, и исследования отмечают риск ложноположительных результатов и лишних направлений к специалистам, если использовать его без дополнительных тестов. Датский медтех-стартап Evido разработал ИИ-алгоритм LiverPRO, который оценивает риск фиброза печени по возрасту пациента и девяти рутинным биомаркерам крови; сейчас его коммерциализируют в партнёрстве с фармацевтической компанией Roche, и на выборке более 470 000 пациентов среднего возраста LiverPRO показал более точный прогноз риска серьёзных проблем с печенью, чем Fib-4. Другие ИИ-тесты помогают врачам подбирать пациентов для лечения резметиромом без инвазивной биопсии печени: в начале этого года международная группа гепатологов опубликовала исследование модели ALADDIN, ещё одного алгоритма машинного обучения на основе анализов крови, которая точнее Fib-4 и других шкал риска определяла, кому препарат принесёт наибольшую пользу.

«Эти инструменты не заменят биопсию или визуализационную диагностику полностью, говорит Пол Бреннан, врач, специализирующийся в гастроэнтерологии, гепатологии и внутренних болезнях в Университете Данди., Но они могут устранить затор именно в первичном звене, где чаще всего остаётся невыявленным фиброз. Я ожидаю, что их станут применять как более точный первый фильтр: они будут выявлять пациентов среднего риска, которых менее чувствительные инструменты пропускают, и сокращать число лишних направлений к гепатологам».

Пока применение ИИ в диагностике заболеваний печени остаётся в основном исследовательским, а не рутинной клинической практикой, но Лазарус настроен оптимистично и считает, что ситуация скоро начнёт меняться. Он ссылается на исследование, проведённое в Дании: оно показало, что если сказать человеку, что у него фиброз печени, он охотнее начинает следить за питанием и физической активностью. «Мы постоянно ищем способ повысить приверженность здоровому питанию и физической активности, говорит Лазарус., Сказать человеку, что у него может быть или уже есть болезнь печени, один из таких способов».

Для систем здравоохранения, которые и так борются с растущим бременем хронических болезней, раннее выявление и лечение жировой болезни печени способно сэкономить огромные суммы. «Мне бы очень хотелось поднять электронные медицинские карты по разным системам здравоохранения США и найти людей ещё до того, как у них разовьётся цирроз, говорит Лазарус., Пересадка печени в любой стране стоит крайне дорого, а в США, особенно. Так что находить людей раньше, это и гуманно, и экономически оправдано».

Ключевые факты

Жировая болезнь печени есть примерно у 30% взрослых в мире, а всего у более чем миллиарда человек в печени накапливается лишний жир; даже при циррозе или тяжёлом рубцевании печени три четверти случаев вскрываются только тогда, когда состояние уже угрожает жизни.
ИИ-модель Osaka Metropolitan University (Япония), обученная на обычных рентген-снимках грудной клетки, их делают ради лёгких и сердца, определяет жировую болезнь печени с точностью 82%.
Датский стартап Evido довёл свой алгоритм LiverPRO (оценивает риск фиброза по возрасту и девяти показателям крови) до коммерческого запуска вместе с Roche; на выборке более 470 000 пациентов среднего возраста LiverPRO точнее стандартного индекса Fib-4 предсказывал риск серьёзных проблем с печенью.
Ещё один алгоритм на основе анализов крови, ALADDIN, по данным исследования международной группы гепатологов, точнее Fib-4 и других шкал риска отбирает пациентов, которым больше всего подойдёт лечение резметиромом, без инвазивной биопсии печени.
Совместное применение индекса Fib-4 и теста ELF вчетверо повышает выявляемость выраженного фиброза печени, но пока использование ИИ в этой области, по словам опрошенных врачей, остаётся в основном исследовательским, а не рутинной клинической практикой.

Почему это важно

Жировая болезнь печени, одно из самых массовых и при этом самых незаметных хронических заболеваний: ею страдает примерно 30% взрослых на планете, но она почти никогда не даёт симптомов: даже при циррозе или тяжёлом рубцевании печени три четверти случаев выявляются, только когда состояние уже угрожает жизни. При этом на ранней стадии проблема хорошо обратима, диетой, физической активностью и новыми препаратами вроде семаглутида и резметирома. ИИ здесь закрывает разрыв между «болезнь легко лечится, если поймать рано» и «её почти никогда не ловят рано», не за счёт новой диагностики с нуля, а вытаскивая сигнал из данных, которые в медицине и так уже есть: обычных анализов крови и рентген-снимков, сделанных совсем по другому поводу.

Кому это важно

В первую очередь, людям с повышенным риском: с ожирением, диабетом 2 типа, вообще всем, кому стоило бы регулярно считать индекс Fib-4, но на практике это делают редко. Врачам первичного звена, у которых нет времени добавлять в приём новый тест, но которые могут получить готовую оценку риска поверх уже назначенных анализов. Гепатологам и эндокринологам, как способ получать более осмысленный поток направлений вместо направлений «на всякий случай». И системам здравоохранения в целом: пересадка печени, одна из самых дорогих процедур в медицине, и каждый пациент, найденный на стадии, когда болезнь ещё обратима, это прямая экономия для всей системы.

Как это применить

Все описанные в статье подходы объединяет одно: ИИ встраивается в то, что и так уже делается, а не требует дополнительных визитов к врачу. Индекс Fib-4 можно считать автоматически по данным обычного анализа крови, без похода в отдельную лабораторию. Рентген грудной клетки, который и так делают ради лёгких и сердца, можно параллельно прогонять через модель вроде разработанной в Osaka Metropolitan University, она отдельно ищет признаки жировой болезни печени. Есть и готовые коммерческие продукты: датский LiverPRO (компания Evido, сейчас выходит на рынок вместе с Roche) считает риск фиброза по возрасту и девяти показателям крови, а модель ALADDIN помогает отбирать пациентов для лечения резметиромом без инвазивной биопсии печени. Все эти инструменты задуманы как надстройка над рутинной диагностикой, а не её замена.

Можно ли доверять

Это не история про один стартап с обещаниями, а обзор нескольких независимых направлений с именами, должностями и конкретными цифрами: модель Osaka Metropolitan University, 82% точности на рентген-снимках; LiverPRO, проверка на выборке более 470 000 пациентов; ALADDIN, исследование международной группы гепатологов. Цитируемые врачи, Джеффри Лазарус (CUNY), Джонатан Дранофф (Йельский университет), Пол Бреннан (Университет Данди), не разработчики этих инструментов, а сторонние клиницисты, комментирующие тренд, и говорят о нём взвешенно: Бреннан прямо подчёркивает, что такие инструменты «не заменят биопсию или визуализационную диагностику полностью», а станут лишь более точным первым фильтром. Сама статья оговаривает, что пока применение ИИ в диагностике заболеваний печени в основном ограничено исследованиями, а не рутинной клинической практикой, то есть речь о направлении, которое ещё предстоит внедрить, а не о свершившемся факте.

Риски и подводные камни

У индекса Fib-4 ниже точность в отдельных возрастных группах, например, у подростков и пожилых, и исследования отмечают риск ложноположительных результатов и лишних направлений к специалистам, если использовать его без дополнительных тестов; автоматизация расчёта через ИИ сама по себе эту слабость индекса не убирает. Модели на рентген-снимках и алгоритмы на анализах крови пока проверены на исследовательских выборках, а не встроены в повседневную практику массово: статья прямо описывает нынешнее применение ИИ в этой области как в основном исследовательское. И даже сторонники подхода подчёркивают, что такие инструменты, это дополнение к биопсии и визуализационной диагностике, а не их полноценная замена.

«Эти инструменты не заменят биопсию или визуализационную диагностику полностью. Но они могут устранить затор именно в первичном звене, где чаще всего остаётся невыявленным фиброз. Я ожидаю, что их станут применять как более точный первый фильтр: они будут выявлять пациентов среднего риска, которых менее чувствительные инструменты пропускают, и сокращать число лишних направлений к гепатологам.»

— Пол Бреннан, врач, специализирующийся в гастроэнтерологии, гепатологии и внутренних болезнях, Университет Данди