Согласно новому исследованию, опубликованному в JAMA Cardiology, продвинутые модели искусственного интеллекта (ИИ) можно научить выявлять аномалии сердечного ритма у пациентов еще до того, как они начнут проявлять симптомы [1].
Специалисты из Медицинского центра Cedars-Sinai, Калифорнийского и Стэнфордского университетов сотрудничали с двумя медицинскими сетями по делам ветеранов в Калифорнии в рамках исследования. Целью группы было улучшить результаты лечения пациентов с фибрилляцией предсердий (ФП), одним из самых распространенных нарушений сердечного ритма в мире, путем как можно более раннего выявления заболевания.
Исследование было сосредоточено на данных амбулаторных электрокардиограмм (ЭКГ) более 900 000 американских ветеранов, проходивших лечение в период с 1987 по 2022 год. Средний возраст составлял 62,4 года, и 93,6% из них были мужчинами. В то время как 80% этих ЭКГ были использованы для обучения алгоритма, 10% были использованы для валидации, а остальные 10% были использованы для тестирования.
В общем, у 3,1% пациентов, прошедших ЭКГ, в течение следующих 31 дней развилась фибрилляция предсердий. Группа обнаружила, что их модель ИИ способна точно определять, у каких пациентов с наибольшей вероятностью разовьется фибрилляция предсердий. Модель достигла площади под ROC-кривой 0,86 и точности 0,78 при тестировании на данных Veterans Affairs. Затем исследователи испытали ее на внешнем наборе данных из Медицинского центра Cedars-Sinai, и она достигла площади под ROC-кривой 0,93 и точности 0,87.
“Это исследование позволяет лучше идентифицировать скрытые заболевания сердца и дает информацию о наилучшем способе разработать алгоритмы, которые будут справедливыми и обобщенными для всех пациентов”, – сказал в подготовленном заявлении старший автор David Ouyang, доктор медицинских наук, кардиолог из Института сердца Смидта в Cedars-Sinai.
“Это исследование ветеранов было географически и этнически разнообразным, что указывает на то, что применение этого алгоритма может принести пользу широкой общественности США”, – добавил Sumeet Chugh, доктор медицинских наук, кардиолог в Cedars-Sinai и директор подразделения ИИ в медицине.
Ouyang, первый автор Neal Yuan, доктор медицинских наук, и остальные авторы исследования планируют продолжить работу над этим алгоритмом, а также разработать дополнительные модели ИИ для других целей.
Ссылки на источники:
- Neal Yuan, MD; Grant Duffy, BS; Sanket S. Dhruva, MD, MHS, et al. Deep Learning of Electrocardiograms in Sinus Rhythm From US Veterans to Predict Atrial Fibrillation. JAMA Cardiol. Published online October 18, 2023.
