Блоги
Разработанный американскими учеными алгоритм способен выявлять мерцательную аритмию, даже если на ЭКГ все якобы в порядке

Разработанный американскими учеными алгоритм способен выявлять мерцательную аритмию, даже если на ЭКГ все якобы в порядке

Разработанный американскими учеными алгоритм способен выявлять мерцательную аритмию, даже если на ЭКГ все якобы в порядке


Мерцательная аритмия связана с повышенным риском инсульта, сердечной недостаточности и смерти. Только в США от этого состояния страдает от 3 млн до 6 млн человек. Опасность в том, что многие случаи мерцательной аритмии остаются вовремя не диагностированными, поскольку на единичной ЭКГ явные нарушения ритма проявляются не всегда, отмечает Eurek Alert.

Исследователи из Клиники Майо (США) решили исправить эту ситуацию, воспользовавшись машинным обучением. Они собрали ЭКГ, взятые у 181 000 пациентов с 1993 по 2017 год, и поделили их на две группы в зависимости от того, была ли у пациента впоследствии диагностирована мерцательная аритмия. Отметим, что данные включали в том числе случаи, когда одно или несколько ЭКГ показывали, что у пациента все в порядке, однако спустя некоторое время у него выявляли мерцательную аритмию. Затем 70% собранных сведений «скормили» нейросети. Оставшиеся 30% использовались для тестирования и оптимизации.

Натренированный алгоритм показал отличные результаты: он точно определял заболевание по одному снятию ЭКГ в 79% случаев. При использование нескольких снятий от одного пациента точность была еще выше — 83%.

Особенно исследователей порадовал тот факт, что ИИ успешно выявлял мерцательную аритмию по электрокардиограммам, которые с точки зрения специалистов свидетельствовали о здоровом сердце. Разумеется, речь идет не о даре предвидения: просто ИИ, как объясняют сами ученые, способен «видеть» и учитывать даже самые небольшие изменения электрических свойств миокарда, а также брать во внимание совокупность показателей, которые свидетельствуют о наличии мерцательной аритмии, но о значимости которых современной медицине ничего не известно. При этом для вынесения «вердикта» алгоритму достаточно фрагмента ЭКГ продолжительностью 10 секунд.

Из минусов исследования ученые отметили то, что обучение алгоритма проводилось на выборке людей, которым нужно было пройти электрокардиографию по медицинским показаниям и у которых, возможно, был повышен риск возникновения мерцательной аритмии. Кроме того, имели недостатки и исходные данные: существует вероятность, что некоторые ЭКГ, помеченные как нормальные, в действительности свидетельствовали о наличии мерцательной аритмии (постановка ложноотрицательного диагноза могла быть обусловлена, например, несовершенством медицинских методик или человеческой ошибкой), а часть «прогнозов» ИИ, признанных ложноположительными, в реальности была верна — просто пациентов тогда недообследовали по тем или иным причинам.

Дабы подтвердить результаты исследования и убедиться в эффективности алгоритма, в будущем разработчики планируют протестировать нейросеть на более релевантной и надежной выборке, включающей в том числе людей, у которых нет медицинских показаний для прохождения электрокардиографии, а также оценить возможности ИИ по выявлению мерцательной аритмии конкретно у пациентов, перенесших инсульт либо уже имеющих сердечную недостаточность.

Авторы разработки надеются, что технология однажды ляжет в основу стандартного теста на мерцательную аритмию, который позволит эффективно выявлять развитие заболевания на ранний стадиях и начинать лечение еще до того, как у пациента возникнут серьезные осложнения. Такого рода мониторинг особенно важен для групп высокого риска — например, пожилых людей или пациентов с диабетом, повышенным артериальным давлением или перенесших инсульт, которым для достоверной диагностики сегодня приходится неделями носить небольшие электрокардиографы, теряя драгоценное время. Исследователи не исключают, что для работы алгоритма будет достаточно смартфона — тогда тесты можно проводить даже на дому.

Источник: hightech.plus


Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: