ИИ выявляет пациентов с повышенным риском внезапной сердечной смерти

ФОТО: magnific.com/автор: freepik

Система искусственного интеллекта, разработанная учеными Калифорнийского университета в Беркли (США), используя данные электрокардиограммы (ЭКГ), способна выявлять пациентов с повышенным риском внезапной сердечной смерти, причем значительно точнее применяемых методов. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature.

Как утверждают исследователи, алгоритм обнаруживает ранее неизвестные закономерности в электрической активности сердца и позволяет прогнозировать развитие опасных нарушений ритма еще до появления клинических признаков.

Для создания модели ученые опирались на данные 441,6 тысячи ЭКГ, выполненных в 2010–2016 годах в шведском регионе Халланд, сопоставив их с данными свидетельств о смерти и электронных медицинских карт. После обучения алгоритм проверили на независимой шведской выборке, а также на внешних данных из США и Тайваня. В американскую валидацию вошли 251,9 тысячи ЭКГ из системы Sharp HealthCare в Сан-Диего, в тайваньскую – регистр пациентов Национальной университетской больницы Тайваня.

Авторы публикации отметили, что в ходе испытаний модель выделила группу высокого риска, составившую 2,2% выборки, с годовой частотой внезапной сердечной смерти 7%. Для сравнения: пациенты со сниженной фракцией выброса левого желудочка составляли 1,9% выборки, а их годовой риск оценивался в 4,6%. При этом 86,1% пациентов, которых ИИ отнес к группе высокого риска, не были выявлены по показателю фракции выброса, то есть по действующим критериям могли остаться без дополнительного наблюдения.

Алгоритм также подтвердил высокую точность на независимых данных из нескольких стран. В шведской выборке точность прогнозирования внезапной сердечной смерти составила 87,2%, в американской – 82,2% при выявлении опасных желудочковых аритмий, а в тайваньском регистре – 76,7% при прогнозировании будущих аритмических остановок сердца. Эти результаты свидетельствуют о том, что модель сохраняет высокую эффективность при работе с различными популяциями пациентов и медицинскими базами данных.

По мнению ученых, технология может использоваться как инструмент раннего скрининга, позволит направлять пациентов на длительный мониторинг сердечного ритма и, при подтверждении риска, поможет рассматривать вопрос об имплантации кардиовертера-дефибриллятора.