Искусственный интеллект превзошел врачей в точности прогнозирования случаев внезапной остановки сердца

Для пациентов с гипертрофической кардиомиопатией использование возможностей специально разработанной модели искусственного интеллекта продемонстрировало большую эффективность, чем оценка врачами с опорой на новейшие клинические рекомендации.

Модель искусственного интеллекта (ИИ) была разработана под руководством специалистов из института Джонса Хопкинса и получила название Multimodal AI for ventricular Arrhythmia Risk Stratification (MAARS). Она основывала свои прогнозы по оценке рисков пациентов на анализе различных медицинских данных и записей, таких как электрокардиограммы и рентгены, а также информации, полученной с помощью МРТ.

По словам создателей, текущие клинические рекомендации Американской кардиологической ассоциации, Американского колледжа кардиологии, а также Европейского общества кардиологов неточны и не позволяют выявлять всех пациентов, находящихся в зоне риска. Тогда как использование возможностей MAARS дало результат в 89 % (в 2 раза более точный) для всех пациентов, страдающих от гипертрофической кардиомиопатии и наиболее сильно подверженных риску внезапной смерти, и в 93 % точности для возрастной когорты 40-60 лет.

MAARS обучался на данных 558 участников из регистра пациентов с гипертрофической кардиомиопатией больницы Джонса Хопкинса, затем алгоритм протестировали на независимой внешней когорте из 286 пациентов. Модель ИИ использовала данные медицинских карт, результаты ЭКГ, рентгенов, а также МРТ. Включение в массив данных для анализа результатов МРТ крайне важно, — подчеркивают авторы. — Визуализация может помочь идентифицировать область рубцевания на сердце, характерную для гипертрофической кардиомиопатии. На данный момент врачи не всегда могут корректно связать довольно случайные паттерны рубцовой ткани с клиническими результатами. И именно для таких задач эффективнее всего использовать возможности ИИ, поскольку они позволяют распознавать закономерности, которые может пропустить человек, анализировать их, объединять с другими данными и формулировать общий прогноз.

Поскольку сегодня самым действенным способом профилактики остановки сердца считается установка дефибриллятора, то лучше просчитать потенциальные риски как можно точнее, поскольку у самой процедуры есть ряд серьезных побочных эффектов, таких как опасность развития инфекции, неисправность самого устройства или установка некорректной мощности разряда. «Более точное прогнозирование поможет нам исключать пациентов, которым не требуется имплантация, — подчеркивают ученые.

Представители медицинского сообщества назвали полученные создателями модели ИИ результаты обнадеживающими, однако подчеркнули необходимость проведения тестов и проспективных рандомизированных исследований на более крупных выборках.