Искусственный интеллект научился выявлять сердечную недостаточность по ЭКГ

Искусственный интеллект (ИИ), анализируя данные электрокардиограммы (ЭКГ), способен выявлять разные формы нарушения работы левого желудочка сердца и сердечную недостаточность с сохраненной фракцией выброса (HFpEF), показало новое исследование, результаты которого опубликованы в Journal of the American Heart Association.

Ученые из Университета Уэйк-Форест разработали две модели ЭКГ с использованием ИИ и проверили их на масштабном наборе данных — почти 1,08 млн цифровых ЭКГ от более чем 165 тыс. пациентов. Дополнительно алгоритмы протестировали на педиатрической группе из 42,880 пациентов с 72,832 записями ЭКГ.

Модель смогла с высокой точностью определять снижение фракции выброса левого желудочка — один из ключевых признаков сердечной недостаточности. Для стандартной 12-канальной ЭКГ точность выявления различных типов нарушений составила от 80% до 90%. Даже модель, работающая с одноканальной ЭКГ, показала сопоставимые результаты.

Исследователи отмечают, что обычные модели машинного обучения, основанные только на клинических данных пациентов, хуже переносились на другие группы. При этом добавление стандартных медицинских данных к ИИ-анализу ЭКГ не дало существенного улучшения по сравнению с использованием одной ЭКГ.

По мнению авторов работы, технология может стать недорогим инструментом раннего выявления сердечных заболеваний, поскольку одноканальная ЭКГ доступна даже в портативных устройствах.

«ЭКГ с поддержкой искусственного интеллекта может точно выявлять нарушения функции левого желудочка и сердечную недостаточность с сохраненной фракцией выброса даже по одноканальной записи, что открывает возможности для недорогого массового скрининга», — говорится в исследовании.

Следите за NEWS.am Medicine на Facebook и Twitter