Diagnosing thoracic aortic aneurysms and pathological pulmonary trunk dilation using chest CT and artificial intelligence – modern approaches and prospects

Full Text

Введение:

Согласно данным Всемирной организации здравоохранения, сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) и сопутствующие им болезни являются одной из ведущих причин смертности в мире [1]. Они приводят к 17,9 миллионам смертей ежегодно [2].

Эти заболевания представляют собой значительную социальную проблему в сфере здравоохранения и остаются актуальными в современном обществе. ССЗ связаны с высокими экономическими затратами, потерей трудоспособности населения и повышенным риском летального исхода для пациентов [3]. Среди ССЗ, важную роль играют болезни аорты и легочной артерии. Число смертей, связанных с ними, постоянно увеличивается. По прогнозам, к 2030 году этот показатель вырастет на 42% [4].

Самую значимую роль среди болезней сосудов играют аневризмы аорты и лёгочная гипертензия.

Аневризмы характеризуются локальным патологическим расширением просвета аорты более чем в 1,5 раза. Нередко они протекают латентно, без симптомов. Именно по этой причине они получили название "тихие убийцы" [5].

Диагностика аневризм часто осуществляется только лишь на поздних стадиях, когда аневризма достигает критических размеров и возникают осложнения, такие как расслоение аорты или разрыв её стенки. Научные исследования показывают, что осложнения, вызванные аневризмами аорты, имеют очень тяжелые последствия, приводя к летальному исходу в 94-100% случаев при отсутствии лечения [6, 7]. Лечение аневризм аорты требует значительных ресурсов со стороны здравоохранения. В отчете, опубликованном в Журнале Американской ассоциации кардиологов, был проанализирован экономический ущерб от аневризм аорты. Результаты показали, что в США было потрачено 587 миллионов долларов на годовое медицинское обслуживание 0,1% больных с аневризмами из 13,8 миллионов населения Онтарио. Эти затраты включали в себя и лечение осложнений аневризм, таких как расслоение аорты и разрывы, что создавало непропорционально большую нагрузку на ресурсы и расходы больниц. Нет сомнений, что раннее выявление аневризм могло бы помочь снизить эту нагрузку и сократить затраты на лечение [8].

Так же, играют важную роль и представляют значимую проблему для здравоохранения заболевания, приводящие к развитию легочной гипертензии. Легочная гипертензия, приводящая к патологическое расширению ствола легочной артерии и её ветвей, может быть следствие целого ряда заболеваний, таких как первичная легочная гипертензия, хроническая постэмболическая легочная гипертензия, хронические болезни легких, сердечная недостаточность [9]. Увеличение диаметра легочной артерии свыше 29 мм (по данным компьютерной томографии (КТ) является важным признаком (биомаркером), свидетельствующим о развитии легочной гипертензии и ассоциированным с ней повышением легочного сосудистого сопротивления [9–11]. Без своевременной диагностики и лечения лёгочная гипертензия неизбежно прогрессирует, вызывая правожелудочковую недостаточность и приводя к летальному исходу. Смерть наступает из-за таких осложнений, таких как тромбоэмболия, острая сердечная недостаточность и аритмии [9, 12].

Раннее выявление аневризм грудного отдела аорты и патологического расширения лёгочного ствола имеет первостепенное значение для своевременного начала детальной диагностики этих болезней и выбора оптимального лечения, что может привести к улучшению прогноза у этих пациентов. Это позволяет осуществить необходимое лечение до того, как заболевание достигнет критической стадии, что существенно снижает риск тяжёлых осложнений и летального исхода. Внедрение современных методов ранней диагностики болезней аорты и легочной артерии, таких как КТ с автоматическим анализом изображений с помощью технологий искусственного интеллекта в рамках оппортунистического скрининга, открывает новые перспективы для последующего применения специализированных методов диагностики (в частности, таких как КТ ангиография) и лечения.

Цель:

Целью данной публикации является обзор литературы и систематизация современных подходов к выявлению аневризм грудного отдела аорты и патологического расширения лёгочного ствола, а также оценка значимости КТ и технологий искусственного интеллекта с целью раннего обнаружения этих патологий при проведении оппортунистического скрининга.

Материалы и методы:

Для проведения данного научного обзора были отобраны публикации из баз данных PubMed, Scopus и Google Scholar, выпущенные в период с 1983 по 2024 год на русском и английском языках. Были использованы следующие ключевые слова и выражения: "aneurysm of the thoracic aorta", "pulmonary artery dilatation", "computed tomography", "artificial intelligence in radiology" и "early diagnosis of cardiovascular diseases". Рассматривались оригинальные исследования, обзоры и мета-анализы, связанные с диагностикой аневризм грудного отдела аорты и патологического расширения лёгочного ствола с использованием компьютерной томографии и технологий искусственного интеллекта (ИИ). Исключались работы из не рецензируемых журналов, исследования на животных. Этическое одобрение не требовалось, так как обзор основывался на уже опубликованных данных. Общее количество найденных источников составило 538, из которых в окончательный обзор вошло 139 публикаций.

1. Аневризмы аорты

Статистические данные свидетельствуют о повышении уровня смертности от аневризм аорты во всём мире на 81,6% (с 94 968 до 172 427 человек) в период с 1990 по 2019 гг. Преимущественно данное заболевание поражает мужчин [13–15]. В Канаде распространённость аневризм грудного отдела аорты увеличилась с 3,5 до 7,6 на 100 000 человек за период с 2002 по 2014 гг [16]. В странах Западной Европы аневризма грудной аорты является вторым по распространённости заболеванием аорты после атеросклероза [17, 18]. В США заболеваемость аневризмами грудной аорты встречается примерно в 10 случаев на 100 000 человек в год, при этом частота разрывов аорты составляет около 1,6 случая на 100 000 человек [19]. Осложнения этого заболевания включают расслоения (3,7%) и разрывы (3,6%) аорты [20]. В 2020 году в США более 6000 человек умерли от аневризмы аорты [21]. В Гонконге (Китай), среди 1529 пациентов, страдающих артериальной гипертензией, аневризма грудной аорты была диагностирована у 7,5% (115 человек) [22]. Ежегодно в этом крупном городе аневризма и расслоение аорты приводят к более 1900 госпитализаций и 350 смертям, при этом заболеваемость продолжает расти [23]. В Южной Корее распространённость аневризм грудной аорты среди мужчин с артериальной гипертензией составляет 36,5% (181 случай) по данным исследования выборки из 496 пациентов [24]. В Японии аневризма грудной аорты была выявлена у 6,5% (88 человек) в выборке 1351 пациента [25]. В Иране распространённость аневризм с диаметром более 45 мм составляет 1,2% [26]. В России распространённость аневризмы восходящего отдела грудной аорты колеблется в пределах от 0,16% до 1,06% [27]. Так, анализ данных аутопсий в ГКБ № 15 им. О.М. Филатова за 1991-2001 гг показал, что аневризма грудного отдела аорты была выявлена в 0,8% случаев, при этом только в 11% случаев диагноз был известен до наступления смерти [28].

Различия в статистических данных по аневризме аорты могут быть связаны с используемыми методами диагностики (КТ, УЗИ, МРТ), которые имеют разную точность и чувствительность, а также с различиями в протоколах обследований и стандартах отчётности в разных странах. В дополнении к этому, на размер аорты влияет раса пациента и его этническая принадлежность [29].

1.1 Значение раннего выявления аневризм грудной аорты

У пациентов с аневризмой грудной аорты часто встречаются другие сердечно-сосудистые заболевания и сопутствующие патологии. Раннее выявление аневризмы позволяет оптимизировать ведение этих пациентов и выполнять оперативные лечебные вмешательства. Плановая операция при аневризме грудной аорты значительно повышает шансы больных на выживаемость и позволяет достичь ожидаемой продолжительности жизни, сопоставимой с таковой у здоровых людей того же возраста. Пятилетняя выживаемость после плановой операции по поводу аневризмы аорты составляет около 85%, тогда как экстренные вмешательства ассоциированы лишь с 37% выживаемостью [23, 30]. В таблице 1 перечислены основные методы диагностики аневризмы грудной аорты.

 

Метод диагностики	Преимущества	Ограничения	Визуализация
Обзорная рентгенография грудной полости	- Простота выполнения - Доступность	- Низкая специфичность - Обнаружение аневризм в 30-40% случаев - Ограниченные данные о размерах и форме аорты	- Аномалии контуров и размеров аорты - Расширение тени средостения - Смещение трахеи
Трансторакальная эхокардиография (ТТ-ЭхоКГ)	- Неинвазивный метод - Отсутствие лучевой нагрузки - Доступность и низкая стоимость - Визуализация в реальном времени	- Зависимость от навыков оператора - Ограниченная визуализация частей аорты (дуга и нисходящий отдел) - Чувствительность 55-60% - Затруднена визуализация при ожирении или деформации грудной клетки	- Видные стенки и просвет аорты - Восходящая аорта - Корень аорты - Частично дуга аорты
Чреспищеводная эхокардиография (ЧП-ЭхоКГ)	- Полуинвазивный метод - Более точная визуализация корня и дуги аорты - Преимущество у пациентов с ограничениями для ТТ-ЭхоКГ	- Зависимость от навыков оператора -   Может недооценивать размеры аорты -   Полуинвазивность может быть менее комфортной для пациента - Риск повреждения пищевода	-   Видны стенки и просвет аорты -   Корень аорты - Дуга аорты - Восходящая аорта
Компьютерная томография (КТ)	- Высокое пространственное разрешение - Высокая скорость - Возможность построения трехмерных реконструкций - Золотой стандарт диагностики аневризм аорты	- Ионизирующее излучение - Риск нарушения функции почек при использовании контрастного вещества - Аллергические реакции на контрастное вещество - Возможны артефакты от движений или металлических имплантов	- Детализированная оценка диаметра, стенок и просвета аорты - Размеры и расположение аневризмы - Оценка окружающих структур - Выявление осложнений (расслоение, тромбоз)
Магнитно-резонансная томография (МРТ)	- Отсутствие ионизирующего излучения - Высокое мягкотканное разрешение - Возможность построения трехмерных реконструкций - Без контрастных препаратов	- Более длительное время выполнения - Ограничения при наличии металлических имплантов - Меньшая доступность по сравнению с КТ	- Детализированная структура стенок и просвета аорты - Выявление интрамуральных гематом, тромбов - Детальная оценка анатомии аорты и её взаимоотношений с окружающими структурами
Позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ)	- Выявление воспалительных процессов и инфекций стенок аорты - Возможность комбинирования с КТ для улучшенной диагностики	- Высокая стоимость - Ограниченное применение в рутинной практике - Невысокое пространственное разрешение	- Метаболическая активность в стенках аорты - Выявление воспалений, инфекции или злокачественных процессов
Прямая аортография	- Точные изображения просвета аорты - Оценка функциональных характеристик клапанов и левого желудочка - Возможность проведения лечебных эндоваскулярных манипуляций	- Инвазивный метод с риском осложнений - Не видны стенки аорты	- Оценка просвета и диаметра аорты - Функциональное состояние аортального клапана и левого желудочка

•  

Таблица 1 Методы диагностики аневризм грудной аорты: Обзорная рентгенография грудной полости [31, 32], ТТ-ЭхоКГ [33–44], ЧП-ЭхоКГ [37, 42, 44], КТ [4, 21, 43, 45–55], МРТ [4, 56–64], ПЭТ [65–69], Прямая аортография [17, 61, 70–73].

Различные методы анализа расширения грудной аорты.

Было установлено, что диаметр аорты зависит от возраста, пола, массы тела и роста, с наибольшей корреляцией с возрастом. Диаметр увеличивается с возрастом на всех уровнях грудной аорты, поэтому возраст нужно учитывать при определении нормального диаметра. Пол влияет только на диаметр нисходящей аорты, со средней разницей в 1,99 мм, что считается клинически несущественным. Индекс массы тела (ИМТ) также значим на большинстве уровней, с разницей 0,27 мм на единицу ИМТ, что требует корректировки в зависимости от параметров тела [74].

Для более точной диагностики расширения аорты и выявления риска развития аневризм, был разработан индекс размера аорты (ASI), учитывающий диаметр аорты и площадь поверхности тела (BSA). ASI оказался лучшим предиктором негативных событий, чем максимальный диаметр аорты. В 2006 году ASI был предложен Ryan R. Davies и др. [75] для индексирования диаметра аорты по BSA. Пациенты с ASI <2,75 см/м² считались лицами с низким риском развития осложнений аневризм аорты, а с ASI >4,25 см/м² нуждались в хирургии. Однако метод имеет ограничения, так как BSA и вес меняются с возрастом и не всегда отражают физиологию аорты. Поэтому нужны более надежные показатели для оценки степени её расширения [76].

Соотношение площади поперечного сечения аорты к высоте аорты было предложено для оценки риска острых аортальных событий у пациентов с генетическими болезнями аорты, но этот параметр имеет ограничения. Исследования показали, что пациенты с низким индексом имели сниженную долгосрочную выживаемость, однако при использовании общей смертности вместо острых аортальных событий его прогностическая значимость не была доказана. По этой и ряду других причин этот индекс не получил широкого применения [76].

Для оценки риска острых аортальных событий важно учитывать длину восходящей аорты. Длина аорты увеличивается с возрастом, независимо от площади поверхности тела, а её извитость возрастает, что также можно оценить с помощью индекса извитости аорты [76].

Комбинирование диаметра и длины аорты для расчета её объёма может обеспечить более высокую чувствительность измерений для прогнозирования острых аортальных событий по сравнению с использованием только одного параметра. Волюметрия аорты предоставляет количественное измерение, полезное для предоперационного и послеоперационного наблюдения. С помощью этого параметра можно выявлять значимые изменения, которые пропускаются при оценке расширения аорты по диаметру. Исследования показали, что увеличение объёма аорты является чувствительным предиктором осложнений после эндоваскулярных вмешательств на аорте. Анализ объёма аорты может стать важным инструментом для мониторинга состояния аорты и прогнозирования, но его значимость требует дальнейшей оценки [76].

Диагностика аневризм требует участия множества специалистов смежных специальностей и использования современных методов диагностики и анализа, включая системы искусственного интеллекта, которые помогают при оппортунистическом скрининге и раннем выявлении расширения аорты.

Таким образом, важными показателями для оценки риска острых аортальных событий являются диаметр, длина и объём аорты, которые учитывают конституциональные особенности пациента. Комбинированные методы измерения, такие как волюметрия, обеспечивают более высокую чувствительность и точность в прогнозировании рисков и мониторинге состояния аорты, что способствует своевременной диагностике и лечению.

Оценка патологического расширения лёгочного ствола

Лёгочная гипертензия затрагивает около 1% мирового населения. Её распространенность достигает 10% среди людей старше 65 лет [77]. Среди многочисленных причин её развития заметное место занимают болезни сердца и лёгких [77]. В Великобритании частота лёгочной гипертензии составляет 97 случаев на 1 миллион населения, мужчины страдают в 8 раз чаще, чем женщины. В США смертность от этой болезни варьируется от 4,5 до 12,3 случаев на 100 тысяч человек. Наиболее распространёнными формами лёгочной гипертензии являются группы болезней, поражающих левые отделы сердца и лёгкие в сочетании с гипоксией [9]. В Западной Австралии было зарегистрировано 326 случаев лёгочной гипертензии на 100 тысяч населения, из которых 250 были связаны с болезнями левых отделов сердца, а 37 – с заболеваниями легких [78].

В России распространённость лёгочной артериальной гипертензии составляет 15-60 случаев на 1 миллион человек, заболеваемость достигает 10 случаев на 1 миллион человек [79, 80]. У 189 из 511 пациентов с COVID-19 было выявлено расширение легочного ствола (≥29 мм) [81]. В исследовании, включающем 7164 пациента с хронической обструктивной болезнью лёгких (ХОБЛ), распространённость среди тех, кто страдал от респираторных симптомов, составила 21,8%, тогда как в общей выборке – 15,3% [82, 83].

Методы раннего выявления лёгочной гипертензии

Для диагностики лёгочной гипертензии (ЛГ) важна совместная работа мультидисциплинарной команды специалистов, таких как кардиологи, рентгенологи и врачи-пульмонологи [9].

При ранних стадиях ЛГ симптомы болезни могут быть минимальными и появляться только при физической нагрузке, что затрудняет раннюю диагностику. Одышка и утомляемость, могут быть ошибочно приняты за признаки других менее серьезных состояний. По мере прогрессирования заболевания, его клиническая картина становится более выраженной [9].

ЛГ – одна из основных причин дилатации лёгочного ствола. С ростом использования методов неинвазивной визуализации, увеличивается вероятность случайного выявления расширенной легочной артерии. Раннее обнаружение ЛГ имеет важное значение для начала специфического лечения и улучшения прогноза пациентов. Тем не менее, несмотря на растущую осведомленность о ЛГ, диагностика её часто затягивается, поскольку её симптомы похожи на признаки других, более распространенных респираторных или сердечно-сосудистых заболеваний [84–87].

Методы диагностики расширения лёгочного ствола (как признака ЛГ) представлены в таблице 2.

 

Метод диагностики	Преимущества	Ограничения	Визуализация
Эхокардиография (Трансторакальная эхокардиография)	- Неинвазивный метод - Оценка систолического давления в легочной артерии - Визуализация структур и оценка функции сердца - Безопасность и доступность	- Зависимость от навыков оператора	- Максимальная скорость трикуспидальной регургитации - Размеры камер сердца - Гипертрофия миокарда ПЖ - Дефекты межпредсердной перегородки и другие врожденные пороки - Аномальный легочный венозный возврат - Диастолическая функция желудочков
Рентгенография грудной клетки	- Доступность и простота выполнения - Возможность выявления кардиомегалии и расширения легочных артерий - Оценка возможных причин ЛГ (например, интерстициальные болезни легких)	- Низкая специфичность - Ограниченная точность - Может не показать наличие ЛГ на ранних стадиях	- Кардиомегалия (увеличение правых отделов сердца) - Расширение центральных легочных артерий - Перикардиальный выпот - Признаки тромбоэмболии легочной артерии
Компьютерная томография (КТ)	- Высокое пространственное разрешение - Высокая скорость - Возможность построения трехмерных реконструкций	- Ионизирующее облучение - Необходимость введения контрастного вещества	- Оценка лёгочной сосудистой системы и паренхимы легких - Тромбы, утолщение стенок сосудов - Гипертрофия и дилатация правого желудочка - Перикардиальный выпот (вторичные изменения сердечно-сосудистой системы)
Магнитно-резонансная томография (МРТ)	- Отсутствие ионизирующего излучения - Высокое мягкотканное разрешение - Точная оценка объема и массы правого желудочка (ПЖ) - Фазово-контрастная МРТ для оценки кровотока в легочной артерии	- Меньшая доступность по сравнению с КТ - Длительное время выполнения - Противопоказания у части пациентов	- Структурные и функциональные изменения правого желудочка - Гипертрофия и дилатация ПЖ - Скорость кровотока в легочных артериях - Аномалии сосудов (тромбы, изменения стенок)
Катетеризация правых отделов сердца	- Золотой стандарт диагностики ЛГ - Прямая оценка давления в легочной артерии и правом желудочке - Оценка легочного сосудистого сопротивления	- Инвазивный метод - Риск осложнений	- Прямое измерение давления в правом предсердии, правом желудочке и стволе лёгочной артерии

•  

Таблица. 2 Методы диагностики аневризм грудной аорты: эхокардиография [9, 35, 36, 88], рентгенография грудной клетки [9, 88, 89], КТ [9, 88–91], МРТ [9, 88, 89], катетеризация правых отделов сердца [9, 89].

Особенности диагностики расширения лёгочного ствола с помощью КТ

Одним из ключевых диагностических признаков ЛГ при КТ является расширение лёгочного ствола. Исследования показывают, что диаметр лёгочного ствола более 29 мм с высокой точностью указывает на наличие ЛГ и имеет 97% положительную прогностическую ценность для данного заболевания [90, 91]. Существует статистически значимая связь между соотношением диаметра лёгочного ствола к диаметру восходящей аорты и повышенным риском смерти, независимо от наличия ишемической болезни сердца. Предлагалось выполнять измерение соотношения между максимальными диаметрами ствола лёгочной артерии и восходящим отделом грудной аорты. Нормальное значение индекса составляет ≤1, величина индекса >1 указывает на расширение ствола лёгочной артерии. Это полезный индекс выявления возможной ЛГ при отсутствии патологического расширения восходящей аорты. Данное соотношение может способствовать клинической оценке и прогнозированию течения ЛГ [11, 92–95]. Пример измерения диаметров аорты и лёгочной артерии при КТ показан на рис 1.

Рис 1. Пример измерения соотношений ствола лёгочной артерии и восходящей аорты.

На аксиальном срезе КТ-изображения на уровне бифуркации лёгочной артерии проводилось измерение диаметров легочной артерии и восходящей аорты. Для этого использовался компьютерный штангенциркуль, который фиксировал наибольший диаметр сосудов по вертикали от длинной оси главной легочной артерии, как с применением контрастного усиления (изображение А), так и без него (изображение Б). Изображения взяты из данных источников [92, 93].

Лёгочный ствол обычно измеряется в месте его раздвоения, перпендикулярно его длинной оси, на аксиальном срезе, на этом же уровне измеряется и всходящая аорта при измерении их соотношения [10]. Лучевые биомаркеры, такие как диаметр лёгочного ствола и вторичные признаки сердечной недостаточности, включающие в себя расширение нижней полой вены, плевральный выпот и уплотнение лёгочной ткани в виде матового стекла, также являются важными для определения ЛГ. Отношение диаметров лёгочного ствола к восходящей аорте более >1 специфично на 92% для повышенного среднего артериального давления более 20 мм рт.ст. [91].

Новые направления диагностики ЛГ и изменений легочной артерии:

Четырёхмерная фазово-контрастная магнитно-резонансная томография (4D flow MR) становится всё более доступной благодаря улучшению технологий и созданию программного обеспечения для обработки данных. Этот метод позволяет неинвазивно визуализировать особенности кровотока и измерять параметры кровообращения в аорте и лёгочной артерии. 4D flow MR помогает лучше понять механизмы развития аневризм, например, у пациентов с двухстворчатым аортальным клапаном. Однако для широкого применения этой технологии в клинической практике необходима стандартизация методики и её доступность [4, 96].

Еще один новый метод – КТ с подсчётом фотонов начинает использоваться в клинической практике. Эта технология использует новые типы детекторов, которые подсчитывают количество фотонов и измеряют их энергию, что позволяет получать изображения с более высоким разрешением, без электронного шума и с улучшенным контрастом. КТ с подсчётом фотонов может снизить лучевую нагрузку, уменьшить артефакты (например, от металлических имплантатов), оптимизировать использование контрастных веществ и создавать изображения с несколькими контрастными веществами одновременно. Первые клинические результаты показывают значительные преимущества этой технологии в визуализации сердечно-сосудистой системы и её потенциал для дальнейшего применения [97–99].

Оппортунистический скрининг

Оппортунистический скрининг представляет собой проспективный или ретроспективный анализ исследований, выполненных по иным показаниям. Такой подход позволяет выявить не только целевую патологию, но и дополнительные факторы риска и состояния, которые могут потенциально привести к серьёзным осложнениям. Это позволяет выявлять сопутствующие патологии без необходимости проведения дополнительных обследований той же анатомической зоны. Одним из значимых достоинств данного метода является возможность избежать повторных исследований, что снижает лучевую нагрузку на пациентов и оптимизирует процесс диагностики, а также раннего выявления не целевых патологий [100, 101].

Примером такого подхода является использование данных КТ-исследований грудной клетки или брюшной полости для диагностики аневризм аорты. Эффективность скрининга требует охвата большого числа пациентов, так как сложно выделить конкретную группу риска для этой патологии, что ставит под сомнение экономическую целесообразность организованного скрининга [41]. Ультразвуковое исследование также может использоваться для диагностики аневризмы, но имеет технические ограничения, особенно в оценке нисходящего отдела грудной аорты при трансторакальном исследовании [41]. КТ обладает рядом преимуществ по сравнению с ультразвуковыми исследованиями. Ключевыми из них являются более высокое качество изображений, меньшая зависимость от навыков оператора, возможность трёхмерной реконструкции и ретроспективного анализа данных [102], Табл.1.

Искусственный интеллект и его роль в оппортунистическом скрининге по данным КТ

С начала применения термина "искусственный интеллект" в 1956 году, ИИ получил широкое распространение в различных сферах жизни, включая медицинскую практику. ИИ, представляющий собой способность компьютерных программ имитировать человеческий интеллект. В медицине, благодаря росту вычислительных мощностей и увеличению количества цифровых рентгенологических изображений, ИИ помогает облегчить рутинную работу врачей, улучшая визуализацию патологий и ускоряя процесс диагностики [103]. Например, в России во время пандемии COVID-19 были разработаны алгоритмы ИИ для выявления признаков пневмонии по данным КТ [104].

На основе КТ-данных возможен оппортунистический скрининг, позволяющий выявлять дополнительные патологии других органов без необходимости повторных исследований. Такой подход доказал свою эффективность при выявлении остеопороза по данным КТ среди населения Москвы. В период пандемии COVID-19 было проведено более 90 тысяч КТ грудной клетки, что позволило выявить признаки остеопороза у более чем 29 тысяч пациентов благодаря использованию ИИ, основанного на нейронных сетях [100, 105].

Системы ИИ применялись для ранней диагностики расширения аорты и легочного ствола. Так, в исследовании Onno M Mets и др. рассматривается возможность использования неконтрастной КТ в скрининговых программах для раннего выявления расширения аорты. Это позволит своевременно проводить профилактические операции и спасать жизни пациентов. Включение КТ грудной аорты в комплексные скрининговые обследования, где также оцениваются состояние лёгких, коронарный кальций и плотность костной ткани позвонков, значительно расширит диагностические возможности и повысит эффективность профилактических мероприятий [106].

С помощью анализа данных КТ с помощью ИИ было показано влияние COVID-19 на биомеханические свойства восходящей аорты. Исследование в Ухане показало, что у более чем 50% из 38 взрослых пациентов с COVID-19 наблюдалось увеличение диаметра восходящей аорты, что сопровождалось сильным воспалением и повреждением сердца. У детей с COVID-19 и мультисистемным воспалительным синдромом наблюдались сниженные показатели напряжения и растяжимости восходящего отдела аорты [107–109]. Также, исследование Aliev A.F. и др. -показало, что у 189 из 511 пациентов с COVID-19 было выявлено расширение легочного ствола [81]. Эти результаты подчеркивают необходимость выявления пациентов с высоким риском и должны учитываться в постковидном периоде.

Исследование, опубликованное в Clinical Imaging, выявило интерес врачей первичной медико-санитарной помощи к использованию оппортунистического КТ-скрининга, так как эти данные могут способствовать ранней профилактике заболеваний, а также снижению заболеваемости и смертности. Однако в этой работе выражалась настороженность по поводу использования ИИ для автоматического выявления таких находок. Подчеркивалось, что результаты, выявленные с помощью ИИ, должны обязательно проходить проверку рентгенологом, что поможет минимизировать возможные ошибки и повысить доверие к этой технологии. В этом опросе приняли участие 71 врач, 74,6% из которых были знакомы с концепцией ИИ, однако только 8,5% применяли его в своей практике, и лишь 4,2% были знакомы с оппортунистическим КТ-скринингом. Для успешного внедрения ИИ и оппортунистического КТ-скрининга врачи отмечают необходимость дополнительного обучения и информационной поддержки [110].

Применение ИИ в оппортунистическом скрининге, например, для выявления остеопороза и расширения аорты по данным КТ, доказало свою эффективность, подчеркивая необходимость включения таких подходов в комплексные скрининговые программы для повышения качества медицинской помощи и профилактики заболеваний, особенно после пандемии COVID-19.

Учитывая большой объём накопленных данных КТ, оппортунистический скрининг может способствовать раннему выявлению расширения аорты и аневризм среди населения. Несмотря на потенциал, оппортунистический скрининг аневризмы аорты при помощи КТ остаётся сложной задачей. Ошибки рентгенологов могут привести к ложноотрицательным результатам из-за некорректного измерения диаметра аорты, что может быть вызвано как человеческими, так и техническими причинами [102].

Влияние ИИ на диагностику сердечно-сосудистых заболеваний

Интеграция ИИ в медицинскую визуализацию значительно изменила диагностику сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ). Методы глубокого обучения, применяемые в ИИ, улучшили эффективность интерпретации изображений [2]. Использование ИИ в сочетании с методами лучевой диагностики в том числе и УЗИ позволяет проводить более комплексные оценки структур и функций сердечно-сосудистой системы. Эти технологии помогают в сегментации, классификации заболеваний, прогнозировании рисков и поддержке клинических решений, что подчеркивает значимость ИИ в борьбе с сердечно-сосудистыми заболеваниями [111–113].

Рабочая нагрузка в отделениях лучевой диагностики резко возросла за последние 15 лет. Недавние исследования показывают, что количество пациентов с дилатацией грудной аорты может быть значительно выше, чем предполагалось ранее, что требует увеличения количества диагностических исследований. Это также создает дополнительные вызовы для радиологов, делая необходимым внедрение новых технологий [21, 114].

Одной из ключевых сфер применения ИИ является автоматизация обработки КТ-изображений, которая предоставляет несколько значительных преимуществ. Во-первых, ИИ позволяет проводить ретроспективный анализ больших объёмов данных, что значительно ускоряет диагностический процесс. Во-вторых, ИИ обеспечивает воспроизводимость и точность измерений, что снижает уровень неопределенности для медицинских экспертов. Таким образом, ИИ становится важным инструментом для рентгенологов, способствуя более точной и эффективной диагностике [102].

В ряде исследований установлено, что применение ИИ в диагностике значительно улучшает эффективность работы рентгенологов [2, 115]. В научном обзоре Mohamed Khalifaabc и др. были рассмотрены ключевые области применения ИИ, включая анализ изображений, операционную эффективность, предсказательную и персонализированную медицину, а также поддержку клинических решений. Использование ИИ в этих областях помогает ускорить диагностику и снизить количество ошибок. В частности, ИИ способен выявить до 8,4% дополнительных патологий, которые могли быть пропущены радиологами [116].

В плане операционной эффективности ИИ проявляет себя также ярко. Он ускоряет процесс интерпретации изображений и снижает затраты на здравоохранение за счёт уменьшения необходимости в повторных сканированиях, что снижает риск неправильной диагностики. Например, исследование Dhir Gala и др. показало, что роль ИИ в кардиологии продолжает расширяться, предлагая значительные преимущества в диагностике, лечении и мониторинге пациентов. Одним из примеров является использование КТ сердца с системой оценки кальция в коронарных артериях (Ca Score). Этот подход позволяет автоматически оценивать показатели кальция, что способствует более персонализированным оценкам сердечно-сосудистого риска. Точность диагностики в этом случае составляет от 52% до 94%, а положительные прогностические показатели варьируются от 65% до 96% [117].

Результаты исследования Yan-Ran (Joyce) Wang и коллег показали, чтобы сравнить эффективность модели ИИ с результатами врачей-рентгенологов, был создан тестовый набор данных МРТ из 500 пациентов с 11 различными типами сердечно-сосудистых заболеваний. Пациенты были оценены врачами с разным уровнем опыта работы (3-5 лет, 5-10 лет и более 10 лет) и моделью ИИ. Результаты показали, что ИИ достиг точности, сопоставимой с результатами самых опытных врачей, при этом анализ ИИ занимал значительно меньше времени (1,94 минуты у ИИ на 500 пациентов против 418 минут у врачей). Более того, ИИ превзошел врачей в диагностике легочной артериальной гипертензии, успешно выявив пациентов на МРТ. Это демонстрирует потенциал ИИ в обнаружении признаков на МРТ, которые трудно выявить человеку [118].

Эти результаты подчеркивают важность дальнейших исследований в области внедрения ИИ для диагностики заболеваний, особенно когда требуются высокая точность и скорость анализа. Например, исследование Makoto Mori и др. при анализе 5662 КТ ОГК случайно выявили дилатацию аорты в 2,1% случаев, включая 3,2% у мужчин и 0,9% у женщин, преимущественно у пациентов старше 50 лет. Эти данные свидетельствуют о том, что скрининг дилатации грудного отдела аорты и аневризмы следует фокусировать на мужчинах старше 50 лет [119]. Тем не менее, женщин также следует учитывать, так как перенесшие операцию женщины по причине аневризмы грудной аорты, имеют более высокий уровень смертности. Кроме того, у них наблюдается более быстрое развитие аневризмы и больший риск расслоения аорты по сравнению с мужчинами [120]. Это подтверждает и другое исследование [121]. Это также подтверждает целесообразность применения метода оппортунистического скрининга.

Точность измерений диаметра аорты является важным аспектом диагностики, однако она может значительно варьироваться между различными рентгенологами. Это создаёт дополнительный риск получения ошибочных заключений. Например, в систематической оценке Cayne NS и коллег 8 опытных рентгенологов выявили среднюю разницу в 4 мм при измерении максимального диаметра аорты на КТ-снимках. В связи с этим, для точной диагностики необходимо сравнивать идентичные изображения и проводить измерения лично [122, 123] В этом контексте Sedghi Gamechi и др. пришли к выводу, что выполнение измерений аорты вручную трудоемко и зависит от наблюдателя, поэтому автоматизированное сегментирование и анализ диаметра предпочтительны как в скрининге, так и в клинической практике. Автоматическая сегментация аорты при неконтрастной КТ сложна из-за отсутствия контраста между кровотоком и окружающими тканями, в отличие от КТ-ангиографии, где уже существуют автоматические решения [124]. Однако в рамках Московского эксперимента ИИ может проводить разметку сосуда на КТ без введения контрастного усиления [111].

В дополнение к этому, в исследовании Caterina B. Monti и др. была оценена эффективность коммерческого алгоритма искусственного интеллекта (AI-Rad companion) на 250 снимках КТ грудной клетки (без контрастного усиления) и КТ-ангиографии из различных клинических случаев. Результаты показали, что этот алгоритм может точно измерять диаметры грудной клетки, сравнимо с результатами, полученными человеческими экспертами. Анализ Блэнда-Альтмана выявил отклонение между измерениями алгоритма и человека с отклонением в 1,5 мм. Хотя это небольшое отклонение, оно указывает на необходимость присутствия человека для проверки и интерпретации данных, чтобы обеспечить максимальную точность и надежность медицинской диагностики [125].

Подтверждая вышеописанные выводы, в ином исследовании, включавшем 240 участников, показали, что автоматизированные измерения диаметра грудной аорты с помощью искусственного интеллекта на низкодозированных неконтрастных КТ снимках сопоставимы с результатами ручной оценки. Анализ Бланда-Альтмана не выявил систематических ошибок, а среднее расхождение между измерениями, выполненными AI и человеком, составило около 2 мм [126].

Эти данные находят дальнейшее подтверждение в исследовании Maurice Pradella и др., которые показали, что использование программы The DL-prototype (AIRad, Siemens Healthineers, Germany) с алгоритмами ИИ на выборке КТ грудной клетки с контрастированием и без него продемонстрировало высокую точность в оценке диаметра грудной аорты. В соответствии с описаниями рентгенологов, AIRad правильно оценил наличие или отсутствие дилатации грудной аорты в 17 691 случае (97%), включая 452 случая с ранее пропущенной дилатацией, независимо от использования контраста. Это означает, что ИИ помог обнаружить пропущенные дилатации в 2,6% случаев (452 из 17 691). Эти результаты подтверждают полезность ИИ в качестве вспомогательного средства для повышения качества и эффективности рентгенологических описаний [21].

Московский эксперимент

С 2020 года Москва реализует крупнейшее в мире исследование по применению технологий ИИ для анализа медицинских изображений в рамках проекта по использованию инновационных технологий компьютерного зрения в системе здравоохранения города [111–113]. В 2022 году было проведено более 647 тысяч КТ грудной клетки, а в 2023 году — более 470 тысяч. Эти данные предоставляют возможности для оппортунистического скрининга патологического расширения грудной аорты и лёгочного ствола [101].

В настоящее время систематический (организованный) скрининг аневризм и дилатаций грудной аорты отсутствует [119]. Пример работы ИИ в рамках Московского эксперимента

Рис 2. Пример работы российского ИИ-сервиса

А – зелёными (норма) линиями указан диаметр восходящего, нисходящего отделов грудной аорты и лёгочный ствол. Б – жёлтой линией (дилатация) указан диаметр восходящей аорты, оранжевой линией (патологическое расширение) указан диаметр лёгочного ствола, стоит заметить отсутствия измерений нисходящей аорты, в данном случае это некорректная работа ИИ. Также имеются дополнительные модули на двух изображениях оранжевым контуром выделено подозрение на уплотнение лёгочной ткани (пневмония), жёлтым контуром выделен гидроторакс, в красном квадрате выделен (с указанием размера и объёма) лёгочный узел.

Влияние ИИ на рабочую нагрузку и нехватку кадров

Исследования показывают, что развитие технологий сделало КТ первичным методом диагностики при различных клинических показаниях, особенно для заболеваний легочных и сердечно-сосудистых систем организма человека. Однако количество врачей-рентгенологов не хватает в связи с ростом объёма (количества) исследований, что увеличивает их рабочую нагрузку и степень эмоционального выгорания. Для решения этой проблемы целесообразно интегрировать технологии ИИ в рабочий процесс лучевой диагностики. Хотя внедрение ИИ требует начального обучения, в дальнейшем это помогает сократить время на выполнение рутинных задач. Экономия 1 часа в день на интерпретацию исследований благодаря ИИ позволит рентгенологам сосредоточиться на клинической работе, образовательных или административных задачах и научных исследованиях. В конечном итоге, внедрение ИИ может уменьшить уровень выгорания и снизить физическое и психическое истощение специалистов [127–129].

Эта тенденция имеет особую важность на фоне прогнозируемой глобальной нехватки медицинских работников. Ожидается, что к 2035 году дефицит составит 12,9 миллионов специалистов, и уже сейчас такие страны, как Китай, Великобритания и США, сталкиваются с нехваткой рентгенологов для удовлетворения растущих медицинских потребностей. Это подчеркивает актуальность внедрения технологий ИИ для решения проблемы нехватки кадров [130].

Эта проблема нехватки специалистов также была подтверждена в отчете Future Health Index 2024, основанном на опросе почти 3000 руководителей здравоохранения из 14 стран, подчеркивается, что автоматизация и искусственный интеллект могут устранить критические пробелы в оказании неотложной помощи, улучшив своевременность и качество медицинской помощи. В отчете 92% руководителей считают автоматизацию ключевой для решения проблемы нехватки персонала, несмотря на скептицизм среди специалистов. Около 43% респондентов уже внедрили ИИ для мониторинга пациентов, а 85% планируют инвестировать в генеративные технологии ИИ в течение следующих трех лет [131, 132]. Отчет также подчеркивает, что нехватка кадров вызывает серьезную обеспокоенность в здравоохранении, 55% руководителей, отмечающих рост вероятности ухода персонала и 77% сообщающих о задержках в оказании помощи. Автоматизация рутинных задач и виртуальный уход (телемедицинские технологии\дистанционное описание) рассматриваются как решения для смягчения нехватки кадров. Виртуальная помощь, по мнению 32% руководителей, помогает расширить специализированную помощь в недостаточно обслуживаемых районах, особенно в странах с большими географическими расстояниями, таких как Китай, Индия и США [131, 132].

Эти выводы перекликаются с исследованиями, касающимися нагрузки на рентгенологов. Например, в исследовании Andrew B. Rosenkrantz и др., показало, что рентгенологи испытывают самый высокий рост рабочей нагрузки по сравнению с другими врачами. Анализ данных Medicare за период с 2019 по 2024 год выявил, что относительная рабочая нагрузка рентгенологов увеличилась больше, чем у врачей неотложной помощи, патологоанатомов, врачей первичной медико-санитарной помощи, хирургов и анестезиологов. Средняя рабочая нагрузка рентгенологов в 2019 году выросла на 14% по сравнению с 2015 годом, что является самым высоким показателем среди всех исследуемых специализаций [133]. Этот рост нагрузки может усугубить проблему выгорания среди рентгенологов.

Эту проблему подчеркивает исследование Nitya L. Thakore и др., в котором показано, что более трети рентгенологов во всем мире испытывают выгорание, уровень которого варьируется от 34% до 39% по опроснику Маслаха (MBI) и индексу профессиональной самореализации Стэнфордского университета (PFI). Анализ 57 исследований, включающих данные 11 405 рентгенологов, выявил, что выгорание негативно влияет на благополучие врачей, качество медицинской помощи и результаты лечения. В США распространенность выгорания среди рентгенологов составляет 54% [134], что дополнительно подтверждает необходимость мер по снижению рабочей нагрузки и повышению эффективности рабочего процесса.

Одним из таких решений может стать использование искусственного интеллекта, как это показано в исследовании Basel Yacoub и др. В этом исследовании было продемонстрировано, что использование ИИ сократило среднее время интерпретации КТ грудной клетки на 22,1%. Это позволяет экономить примерно 1 час в день при интерпретации 40 исследований. Сокращение времени наблюдалось при всех типах сканирования и связано с автоматизированными измерениями, выполняемыми ИИ, которые избавляют рентгенологов от необходимости делать это вручную. Рентгенология (Радиология) особенно подходит для применения ИИ благодаря доступности цифровых данных, что помогает приоритизировать описания о срочных сканированиях и автоматизировать диагностику, повышая эффективность рабочего процесса [135].

Неудивительно, что такие технологические достижения привлекают внимание на государственном уровне. Согласно распоряжению Правительства РФ от 17.04.2024 М. Мишустина №959-р, к 2030 году в каждом регионе страны должно быть внедрено 12 медицинских изделий с технологиями ИИ, при этом к концу 2024 года их должно быть не менее трех в каждом регионе. Внедрение ИИ направлено на автоматизацию процессов, оптимизацию ресурсов и поддержку принятия решений в здравоохранении, а также на анализ больших данных для улучшения диагностики и лечения. Основные вызовы включают недостаточность качественных данных для машинного обучения, низкую скорость внедрения ИИ и нехватку квалифицированных специалистов, что может ограничить возможности диагностики и персонализированной медицинской помощи, а также повысить затраты на научные исследования [136].

Эти проблемы нашли отражение в исследованиях, посвященных анализу недостатков и рисков использования ИИ в рентгенологии. Например, Shima Behzad и др. в обсуждении проблем использования ИИ в рентгенологии (радиологии) отмечают, что, как и человек, ИИ тоже может ошибаться. Анатомические вариации и возрастные изменения могут привести к ошибочным интерпретациям ИИ, вызывая ложноположительные или ложноотрицательные результаты. Эффективность ИИ также сильно зависит от качества и разнообразия обучающих данных, а артефакты и шум в изображениях могут негативно влиять на точность анализа. Кроме того, использование ИИ в медицине поднимает важные этические и правовые вопросы, такие как ответственность за ошибки и конфиденциальность данных пациентов. Эти аспекты подчеркивают необходимость осторожного подхода к интеграции ИИ в радиологическую практику. На начальных этапах использования искусственного интеллекта в диагностике необходимо контролировать результаты его работы специалистами. Это позволяет гарантировать точность и безопасность автоматизированной диагностики, минимизируя возможные ошибки и обеспечивая высокий уровень доверия к новым технологиям [137]

Биомаркеры КТ при оценке аорты и ствола легочной артерии

Термин "биомаркер" (биологический маркер) был введен в 1989 году и определяется как измеримый и поддающиеся количественной оценке биологический параметр, служащий индексом для оценки здоровья и физиологии. В 2001 году группа NIH стандартизировала это понятие, определив биомаркер как характеристику, которая объективно измеряется и оценивается как индикатор нормальных биологических процессов, патогенных процессов или реакции на терапевтическое вмешательство. Визуализация сердца играет ключевую роль в выявлении таких биомаркеров, связанных с риском, прогрессированием и реакцией на лечение сердечных заболеваний. Биомаркеры важны для определения лиц с высоким риском, точной диагностики и эффективного лечения [138].

Примеры биомаркеров включают дилатацию восходящей аорты от 40 до 49 мм, которая может предсказывать развитие аневризмы, и расширение лёгочного ствола от 29 мм, что может указывать на развитие лёгочной гипертензии, потенциально ведущей к сердечной недостаточности. Эти параметры являются важными предикторами для развития соответствующих заболеваний [101, 139]. А применение искусственного интеллекта способствует снижению числа ошибок [91].

Биомаркеры, основанные на визуализации, после проверки могут оценивать ответ на лечение и использоваться как конечные точки в клинических испытаниях и способствуют повышению производительности и поддержке точного медицинского подхода к лечению сердечно-сосудистых заболеваний, например, легочной гипертензии [91].

Обсуждение

Ранняя диагностика аневризм грудного отдела аорты и патологического расширения лёгочного ствола имеет решающее значение для предотвращения серьёзных осложнений. Аневризмы аорты прогрессируют с постоянной скоростью, составляющей 0,1–0,3 см в год [140]. При размере грудной аорты свыше 6 см риск опасных для жизни осложнений становится практически неизбежным [140]. Без своевременного лечения такие состояния могут привести к расслоению или разрыву аорты, что часто заканчивается летальным исходом [6, 7]. Лёгочная гипертензия также представляет серьёзную угрозу: без адекватной терапии она может прогрессировать до правожелудочковой недостаточности, что сопровождается риском смерти от тромбоэмболии, аритмии или лёгочного отёка [9, 12]. Важно, что дилатация грудной аорты и патологическое расширение лёгочного ствола являются ключевыми биомаркерами, указывающими на наличие этих патологий. Раннее выявление таких предикторов позволяет начать лечение на стадиях, когда оно наиболее эффективно, тем самым снижая заболеваемость и смертность [91, 101, 138, 139].

Важнейшую роль в этом процессе играет использование искусственного интеллекта, который позволяет значительно повысить точность диагностики и мониторинга. ИИ обладает способностью обеспечивать высокую воспроизводимость измерений, что особенно важно при диагностике исследований в динамике. Например, при измерении диаметра аорты или лёгочного ствола, где даже минимальные изменения могут повлиять на клинические решения, ИИ снижает риск ошибок, связанных с человеческим фактором, и ускоряет процесс обработки данных. Благодаря автоматическому анализу КТ-изображений, врачи могут более точно и эффективно отслеживать прогрессирование заболеваний, что имеет критическое значение для выбора правильной стратегии лечения [141-144].

Особое значение имеет оппортунистический скрининг с применением ИИ, который позволяет выявлять скрытые патологии на ранних стадиях. Анализ данных КТ, выполненных по другим показаниям, помогает обнаруживать изменения в аорте или лёгочном стволе, которые могли бы остаться незамеченными при стандартных методах диагностики. Внедрение ИИ не только повышает эффективность выявления заболеваний, но и снижает потребность в дополнительных исследованиях, что в свою очередь помогает предотвратить серьёзные осложнения и улучшает исходы лечения.

Несмотря на эти достижения, автоматизация и использование ИИ также играют ключевую роль в рентгенологической практике, особенно в условиях растущей нагрузки на врачей. Внедрение ИИ может существенно снизить рабочую нагрузку рентгенологов, автоматизируя рутинные задачи и улучшая общую эффективность диагностики. Это не только повысит качество медицинской помощи, но и поможет предотвратить выгорание среди медицинских специалистов, способствуя более устойчивому и эффективному здравоохранению.

Заключение

В данном обзоре рассмотрены современные подходы к диагностике аневризм грудного отдела аорты и патологического расширения лёгочного ствола в том числе использование технологий искусственного интеллекта. Ранняя диагностика этих заболеваний критически важна для предотвращения тяжелых осложнений и улучшения прогноза пациентов. КТ зарекомендовала себя как «золотой стандарт» в этой области, обеспечивая высокое пространственное разрешение и возможность трехмерной реконструкции, что делает её незаменимой для точной оценки состояния сосудов и планирования хирургических вмешательств. Интеграция ИИ в процесс диагностики в сочетании с применением оппортунистического скрининга значительно повышает точность и эффективность анализа КТ-изображений, снижая нагрузку на врачей и уменьшая вероятность ошибок. Перспективы развития этих технологий и их интеграция в клиническую практику имеют потенциал для значительного улучшения диагностики и снижения смертности от сердечно-сосудистых заболеваний. Но некоторые эксперты рекомендуют контролировать результаты работы ИИ человеком.

About the authors

Alexander V Solovev

1.State Budget-Funded Health Care Institution of the City of Moscow "Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Health Care Department", Moscow
2.State Budgetary Healthcare Institution Morozov Children's City Clinical Hospital of the Moscow City Healthcare Department, Moscow

Author for correspondence.
Email: atlantis.92@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4485-2638
SPIN-code: 9654-4005

Врач-рентгенолог, врач-радиолог, младший научный сотрудник.

Russian Federation

Yuriy A Vasilev

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Email: VasilevYA1@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-5283-5961
SPIN-code: 4458-5608

Valentin E Sinitsyn

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий; Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: vsini@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5649-2193
SPIN-code: 8449-6590

Anton V Vladzymyrskyy

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Email: VladzimirskijAV@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-2990-7736
SPIN-code: 3602-7120
Scopus Author ID: 8944262100
ResearcherId: D-1447-2017

Anastasia P Pamova

Email: PamovaAP@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-0041-3281
SPIN-code: 5146-4355
Scopus Author ID: 57200649957
ResearcherId: V-6983-2017

References

Supplementary files