Искусственный интеллект может проанализировать результаты ЭКГ для определения пациентов с высоким риском развития аритмии или смерти в течение следующего года. Результаты исследования опубликованы в научном журнале American Heart Association.
Материалы и методы обследования
Исследователи использовали более 2 миллионов результатов ЭКГ из более чем 3 десятилетий архивных медицинских записей в системе здравоохранения Гейзингера в Пенсильвании/Нью-Джерси (Pennsylvania/New Jersey’s Geisinger Health System) для обучения глубоких нейронных сетей — современных многослойных вычислительных структур. В исследовании ученые использовали искусственный интеллект для прогнозирования будущих событий с помощью ЭКГ, а не для выявления текущих проблем со здоровьем.
Исследователи предположили, что модель глубокого обучения поможет спрогнозировать нерегулярные сердечные ритмы, известные как мерцательная аритмия (МА), до того, как она разовьется. Мерцательная аритмия связана с более высоким риском инсульта и сердечного приступа. Сосредоточив внимание на 1,1 миллиона ЭКГ, которые не указывают на наличие МА у более чем 237 000 пациентов, исследователи использовали высокоспециализированное вычислительное оборудование для обучения глубокой нейронной сети для анализа 15 сегментов данных — 30 000 точек данных в каждой ЭКГ.
Результаты научной работы
Исследователи обнаружили, что среди 1% пациентов с высоким риском, согласно прогнозу нейронной сети, 1 из каждых 3 человек был диагностирован с МА в течение года. Прогнозы модели также продемонстрировали более длительную прогностическую значимость, поскольку у пациентов, у которых прогнозировалось развитие МА через 1 год, риск развития МА в течение 25 лет был на 45% выше, чем у других пациентов.
«В настоящее время существуют ограниченные методы для определения того, у каких пациентов разовьется МА в течение следующего года, поэтому во многих случаях первым признаком МА является инсульт», — комментирует автор исследования Брэндон Форнвальт (Brandon Fornwalt). «Мы надеемся, что эту модель можно использовать для очень раннего выявления пациентов с фибрилляцией предсердий, чтобы предотвратить инсульт».
По модели глубоких нейронных сетей можно прогнозировать годовую смертность от МА непосредственно по сигналу ЭКГ, даже если клинически интерпретируются нормальные показатели.
В настоящее время исследователи изучают, могут ли прогнозы использоваться для улучшения результатов в отношении здоровья.
Авторы другого исследования утверждают, что долгосрочное снижение уровня смертности от сердечно-сосудистых заболеваний и инсульта замедляется.
