Choroba tętnic obwodowych (PAD) dotyka na całym świecie ponad 230 milionów osób, a jej najcięższa postać — krytyczne niedokrwienie kończyny — prowadzi co roku do amputacji u ponad 22 milionów pacjentów, z 70-procentową śmiertelnością w ciągu pięciu lat od diagnozy. Trudności w wykrywaniu PAD, zwłaszcza u osób z cukrzycą, wynikają z ograniczeń tradycyjnych metod pomiaru ciśnienia kostkowo-ramiennego oraz konieczności użycia inwazyjnych technik obrazowania, takich jak angiografia. W odpowiedzi na te wyzwania powstał projekt AI-CARE, wspierany przez Unię Europejską, który łączy przenośne obrazowanie termiczne z algorytmami sztucznej inteligencji, aby zaoferować prostą, niedrogą i dokładną metodę przesiewową.
PAD jest schorzeniem polegającym na zwężeniu lub zablokowaniu tętnic transportujących krew z serca do kończyn dolnych. Choć mniej rozpoznawalna od zawału serca czy udaru mózgu, prowadzi do poważnych powikłań: bólu, owrzodzeń, a w zaawansowanych stadiach — do amputacji. U chorych na cukrzycę diagnoza jest szczególnie trudna ze względu na zwapnienia ścian tętnic i zmniejszoną wrażliwość na ból, co często opóźnia interwencję i pogarsza rokowania.
Tradycyjne badania przesiewowe PAD opierają się na pomiarze wskaźnika kostka-ramię (ABI), który jednak bywa zawodny, zwłaszcza u pacjentów z cukrzycą. Alternatywą jest angiografia, ale jej inwazyjność wiąże się z ryzykiem i wysokimi kosztami, dlatego stosuje się ją dopiero przy podejrzeniu zaawansowanej choroby. W efekcie wiele osób pozostaje niewykrytych, co przekłada się na zwiększoną liczbę ciężkich powikłań.
Zespół kierowany przez Georgiego Kadreva z Kelvin Health (Bułgaria) zaproponował innowacyjne rozwiązanie: przenośną kamerę termowizyjną podłączaną do smartfona, która rejestruje mapę termiczną kończyn dolnych. Nagrania te są następnie przetwarzane przez algorytmy sztucznej inteligencji, które segmentują obszary termiczne i wyszukują anomalie wskazujące na nieprawidłowy przepływ krwi. Założenie jest proste: obniżona perfuzja tętnicza manifestuje się lokalnym spadkiem temperatury skóry. System AI-CARE automatycznie identyfikuje te chłodniejsze rejony i alarmuje o konieczności dalszej diagnostyki.
Stworzenie prototypu to dopiero początek drogi do wdrożenia medycznego. Aby technologia trafiła do gabinetów, konieczne jest przeprowadzenie zewnętrznej, wieloośrodkowej walidacji klinicznej. Obejmuje to zebranie danych u pacjentów z grup ryzyka, analizę statystyczną wyników oraz spełnienie wymagań prawnych dotyczących ochrony danych medycznych i własności intelektualnej. Dzięki wsparciu finansowemu programu Horyzont UE, zespół Kelvina Health jest już na etapie planowania takich badań oraz opracowywania strategii wejścia na rynek.
Udział w projekcie AI-CARE pozwolił również na zacieśnienie współpracy z międzynarodowymi liderami opinii. W listopadzie ubiegłego roku firma zaprezentowała metodę na sesji American Heart Association w Chicago oraz na konferencji LINC w Lipsku — jednym z najważniejszych europejskich wydarzeń dotyczących interwencji naczyniowych. Dzięki wsparciu unijnemu bułgarski start-up umacnia swoją pozycję na mapie innowacji, co jest szczególnie ważne w regionie, gdzie kapitał wysokiego ryzyka rzadziej inwestuje w rozwiązania badawcze z obszaru opieki zdrowotnej.
Ostatecznym celem AI-CARE jest wprowadzenie termowizyjnego przesiewu do rutynowej opieki nad pacjentami obciążonymi ryzykiem PAD — nałogowymi palaczami, osobami z cukrzycą czy starszymi pacjentami. Regularne, półroczne badania mogłyby zredukować liczbę zaawansowanych przypadków choroby, obniżyć koszty terapii inwazyjnej oraz znacznie poprawić jakość życia chorych, a nawet ratować życie. Dzięki prostocie i mobilności technologii, możliwe będzie szerokie zastosowanie w przychodniach, gabinetach pierwszego kontaktu, a także podczas wyjazdowych akcji profilaktycznych.
poleca:
