Ученые из Эдинбургского университета разработали способ, ускоривший выявление инфаркта при помощи искусственного интеллекта (ИИ). Выводы работы описаны в журнале Nature Medicine.

Алгоритм под названием CoDE-ACS уже протестировали на 10286 пациентах из шести стран. Он использует информацию о возрасте, поле, результатах ЭКГ и историю болезни, а также уровни тропонина, чтобы диагностировать сердечный приступ. После чего ИИ дает оценку вероятности от 0 до 100 для каждого пациента. Кроме того, CoDE-ACS может помочь медикам идентифицировать именно тех, у кого аномальные уровни тропонина были вызваны сердечным приступом, а не другим заболеванием.

Новая модель успешно определяла заболевание у вдвое большего количества человек, чем существующие традиционные методы. Точность нейросети составила 9%. Такая беспрецедентная скорость позволит сократить количество госпитализаций по всему миру.

В настоящее время золотым стандартом диагностики сердечного приступа считается измерение уровня белка тропонина в крови. Но один и тот же порог используется для каждого пациента. Это означает, что такие факторы, как возраст, пол и другие проблемы со здоровьем, которые влияют на уровень тропонина, не учитываются, что влияет на точность диагностики сердечного приступа. Это может привести к неравенству в диагностике.

Например, предыдущее исследование показало, что женщины на 50% чаще получают неправильный первоначальный диагноз и из-за этого имеют на 70% больший риск смерти в последующие 30 дней. CoDE-ACS был эффективен независимо от возраста, пола или имеющихся заболеваний. Точность нового алгоритма не зависела от пола или возраста пациентов.

На данный момент специалисты проводят клинические испытания в Шотландии, которые определят, насколько инструмент поможет снизить нагрузку на отделения неотложной помощи.