ИИ научился выявлять скрытое сознание

Новая технология искусственного интеллекта способна обнаруживать крошечные, неуловимые движения лица у пациентов с тяжёлыми травмами мозга. Это может означать, что некоторые из них пребывают в сознании за дни или недели до того, как врач может это подтвердить стандартными методами осмотра. Исследование опубликовано в журнале Nature Communications Medicine и описывает новый метод компьютерного анализа, который может помочь медикам точнее определять, кто из пациентов находится в состоянии осознанности, а значит, получить своевременную помощь.

Определить уровень осознанности пациента после тяжелой черепно-мозговой травмы всегда было сложной задачей. В реанимации врач зачастую говорит пациенту, внешне находящемуся без сознания, выполнить простое действие — например, сжать руку или пошевелить пальцами ног. Если пациент реагирует, это признак контакта с реальностью.

Однако, по разным данным, от 15 до 25% таких пациентов пребывают в сознании, но физически не могут продемонстрировать крупные осознанные движения. Это явление называют скрытым сознанием, или когнитивно-моторной диссоциацией. В результате таких пациентов ошибочно считают полностью не реагирующими на внешние стимулы, что негативно сказывается на тактике лечения и шансах на реабилитацию.

Современные методы поиска скрытого сознания — сложная нейровизуализация или электроэнцефалография — не подходят для постоянного наблюдения у постели. Исследователи предположили: возможно, первые признаки возвращения сознания проявляются в очень слабых, минимальных движениях мышц лица. Лицо человека пронизано сетью мелких мышц, представленных на значительном участке коры головного мозга. Потому отслеживать такие микродвижения оказалось перспективным.

Команда нейрохирургов из Университета Стони-Брук, США, разработала и испытала инструмент компьютерного видения SeeMe. В исследовании участвовали 37 взрослых пациентов в коме, перенёсших тяжелую острую черепно-мозговую травму, а также контрольная группа из 16 здоровых людей.

Пациентам ежедневно, когда это было возможно с медицинской точки зрения, временно отменяли седативные препараты. На изножье кровати устанавливали камеру, которая фиксировала лицо пациента. По наушникам проигрывали три стандартные команды: «Откройте глаза», «Высуньте язык», «Улыбнитесь». Каждую команду повторяли по десять раз за сессию. Алгоритм SeeMe анализировал видео.

Система отслеживает тысячи микроскопических точек на лице, включая поры, формируя детальную карту векторов движений. Сравнивая движения лица во время базового (спокойного) состояния и сразу после команды, программа выявляет даже те ответы, которые невозможно заметить невооруженным глазом.

Для проверки точности два специально обученных студента-медика, не знавших историю болезни пациентов и результаты SeeMe, также анализировали видеозаписи на наличие каких-либо видимых реакций. Сравнивали и с клиническими записями медперсонала, использующих шкалу Глазго (оценка открытия глаз) и расширенную шкалу восстановления из комы (оценивает отклик рта на команды).

SeeMe оказался чувствительнее человеческих наблюдателей: по результатам всех сессий алгоритм выявлял в среднем 5,4 реакций на 10 команд, тогда как экзаменаторы замечали только 2,8.

Более того, искусственный интеллект обнаруживал признаки сознания существенно раньше врачей. В 30 из 37 случаев SeeMe фиксировал ответ пациента раньше клиницистов. Особенно заметно это проявилось в команде «Откройте глаза»: среднее опережение составило 4,1 дня. Для команд ртом разница достигала 8,3 дня.

Например, у одного пострадавшего в ДТП SeeMe зафиксировал движение рта по команде на 18-й день, а врачи зафиксировали осознанный отклик только на 37-й день.

Связь между имеющимися реакциями на команды и итоговым состоянием пациента оказалась сильной: пациенты с более выраженными и стабильными микродвижениями чаще возвращались к сознанию и имели лучшие перспективы на восстановление.

Чтобы подтвердить, что эти микродвижения были именно реакцией на команду, а не случайными спазмами, исследователи применили ещё один ИИ, способный определить, какая команда воспроизводилась, только по паттерну движений пациента — точность составила 65%. Это говорит о том, что движения были специфичны и не случайны.

Конечно, у работы есть ограничения: иногда врачи замечали ответ раньше, чем SeeMe — это объясняют колебаниями бодрствования или особенностями течения болезни. В исследование попали люди с разными видами повреждений мозга, что тоже могло влиять на результаты.

В некоторых случаях медицинское оборудование (например, аппарат ИВЛ) закрывало части лица, и проанализировать видео было затруднительно. Также на точность существенно влияла вынужденная седация.

Авторы проекта подчёркивают — их система предназначена дополнять, а не заменять классическую клиническую оценку и длительное наблюдение.

В дальнейшем исследователи планируют более масштабные клинические испытания и хотят использовать объективные методы фиксации мышечной активности для подтверждения работы SeeMe. В идеале систему будут интегрировать с другими диагностическими технологиями для мониторинга состояния сознания у пациентов в реанимации. Это поможет корректировать тактику лечения и своевременно давать шанс на реабилитацию тем, кто в сознании, но не может этого показать.