Новітня система на основі штучного інтелекту демонструє здатність виявляти серцеві захворювання під час аналізу звичайної електрокардіограми. За лічені секунди алгоритм визначає ознаки двох поширених та небезпечних недугів — серцевої недостатності та захворювань серцевих клапанів, допомагаючи лікарям швидше виявляти пацієнтів, яким потрібне додаткове обстеження.
Як працює ШІ-аналіз ЕКГ
Електрокардіографія як метод медичної діагностики успішно застосовується понад століття. Процедура реєструє електричну активність серця, відображаючи його частоту та ритм. Традиційно цей метод використовують для виявлення серцевих нападів та порушень серцевого ритму.
Однак можливості стандартної ЕКГ мають обмеження. Для точної діагностики серцевої недостатності або проблем з клапанами часто потрібна ехокардіографія — спеціалізоване ультразвукове дослідження. Очікування на таке дослідження іноді розтягується на місяці, що затримує лікування. Саме цю проблему сподіваються вирішити розробники новітної технології.
Алгоритм штучного інтелекту здатен майже миттєво проаналізувати ЕКГ та виявити приховані ознаки підвищеного ризику обох захворювань. Результати дослідження представили учасникам щорічного конгресу Європейського товариства кардіологів у Мюнхені.
Результати масштабного дослідження
Дослідження охопило 67 тисяч пацієнтів у США. Система на основі ШІ продемонструвала вражаючу точність:
- виявила до 81% людей з серцевою недостатністю
- розпізнала 90% пацієнтів із захворюваннями серцевих клапанів
Значимість цієї розробки підкреслюється масштабами використання електрокардіографії у світі. За даними дослідників, щороку проводиться близько мільярда ЕКГ.
Практичне застосування та перспективи
Клінічна директорка Британського фонду серця (BHF) Соня Бабу-Нараян зазначила, що штучний інтелект вже здатен оцінювати результати ЕКГ практично миттєво. За її словами, така технологія дозволяє виявляти пацієнтів з найвищим ризиком на ранній стадії, що робить рану діагностику та своєчасне лікування можливим для більшої кількості людей.
Професор кардіології Імперського коледжу Лондона Фу Сіонг Нг пояснив, що нова система дозволяє одразу визначати людей із найвищим ризиком. Таких пацієнтів можна було б пріоритетно направляти на подальше обстеження, скорочуючи час очікування на ехокардіографію з місяців на дні.
Ще один перспективний напрям — сканування всіх ЕКГ, виконаних у лікарні. Модель штучного інтелекту автоматично виділятиме пацієнтів із підвищеним ризиком навіть тоді, коли їхні симптоми раніше не давали підстав підозрювати серцеве захворювання. Це дозволить виявляти проблеми серця набагато раніше.
Важливо розуміти, що цей ШІ-аналіз не встановлює остаточний діагноз, але служить ефективним інструментом для виявлення групи найбільшого ризику. Клінічний дослідник BHF доктор Ахмед Ель-Медані назвав розробку «надлюдським штучним інтелектом». Наступний крок полягає у створенні портативних пристроїв для зчитування ЕКГ із використанням ШІ-технологій, якими зможуть користуватися медичні працівники на місці надання допомоги.
