Представьте, что обычная кардиограмма, которую делают за пару минут, может заглянуть на несколько лет вперед и предсказать серьезные проблемы с сердцем. Именно такой алгоритм искусственного интеллекта разработали ученые. Он умеет находить в данных ЭКГ самые ранние, еще скрытые изменения в работе сердца, которые не видны ни врачу при расшифровке, ни даже на УЗИ.

Речь идет о проблемах с клапанами — этими маленькими «дверцами» в сердце, которые отвечают за то, чтобы кровь текла в правильном направлении. Алгоритм может точно предсказать, у кого со временем разовьется недостаточность митрального, трикуспидального или аортального клапана. Проще говоря, он видит риск „протечки“ клапана, когда тот перестает плотно закрываться и кровь начинает течь назад.

Точность прогноза впечатляет: алгоритм правильно оценил риск (от высокого до низкого) в 69-79% случаев. Те, кого ИИ отнес к группе высокого риска, имели в десять раз больше шансов столкнуться с этой болезнью в будущем по сравнению с остальными.

Это открытие может полностью изменить подход к лечению болезней клапанов сердца, которыми страдают миллионы людей по всему миру. Проблема в том, что болезнь часто обнаруживают слишком поздно. Ее симптомы — одышка, головокружение, усталость — легко спутать с другими причинами или вовсе не заметить, пока не станет совсем плохо.

Подробности опубликованы в издании European Heart Journal.

Как объясняет один из авторов исследования, кардиолог Арунашис Сау:

Наше сердце — невероятно сложный и трудолюбивый орган, но мы редко о нем задумываемся, пока не случится беда. К тому времени, когда появляются симптомы и изменения, видимые на УЗИ, может быть уже слишком поздно. Наша технология использует ИИ, чтобы обнаружить незначительные изменения на самой ранней стадии с помощью простого и распространенного теста. Это может быть по-настоящему революционно. Вместо того чтобы ждать симптомов, мы можем использовать ЭКГ с ИИ, чтобы раньше выявить тех, кто в группе риска. Это значит, что гораздо больше людей получат необходимую помощь до того, как скрытое заболевание повлияет на их качество жизни или станет опасным для жизни.

Исследование стало результатом международного сотрудничества. Модель ИИ обучали на почти миллионе записей ЭКГ и УЗИ сердца от более чем 400 000 пациентов в Китае. А затем проверили на отдельной группе из 34 000 пациентов в США, доказав, что алгоритм работает для разных этнических групп и систем здравоохранения.

Суть в том, что первые сбои в работе клапанов проявляются в виде микроскопических изменений электрической активности сердца. Они неразличимы для человеческого глаза, но их может уловить искусственный интеллект. К этим изменениям можно привлечь внимание врача задолго до появления каких-либо симптомов.

Как отмечает старший автор работы, Фу Сьонг Нг:

Наша работа — пример пользы от международного сотрудничества. Обучив модель на данных из Китая и проверив ее в США, мы показали, что наш инструмент может применяться в самых разных странах и условиях. В конечном счете, это означает, что он имеет потенциал помочь еще большему числу пациентов.

Реальная польза этого исследования колоссальна и лежит в плоскости превентивной, упреждающей медицины. Внедрение такого алгоритма в рутинную клиническую практику позволило бы:

• Сместить акцент с лечения на раннее выявление. Врачи получат мощный инструмент для скрининга населения. Дешевая и быстрая ЭКГ, расшифрованная ИИ, сможет стать массовым «фильтром» для выявления скрытых рисков.
• Персонализировать наблюдение. Пациентов из группы высокого риска можно будет взять под пристальное, но рациональное наблюдение. Не назначая сразу дорогостоящие и сложные обследования всем подряд, врачи смогут точечно направлять на углубленную диагностику (например, на УЗИ сердца) именно тех, кому это действительно необходимо.
• Экономить ресурсы системы здравоохранения. Ранняя диагностика и своевременное вмешательство (медикаментозное наблюдение, плановая операция по замене клапана) кардинально дешевле, чем лечение запущенной сердечной недостаточности, частых госпитализаций и экстренных операций.
• Спасать жизни и улучшать их качество. Главная польза — это возможность для тысяч людей избежать инвалидизации и смерти, начав лечение до необратимых изменений в сердце.

Основное замечание касается не столько самого исследования, сколько этапа, который неизбежно следует за ним: внедрения в реальную клиническую практику. Ключевой вопрос: как будет интегрирован этот алгоритм в работу врача?

• Риск гипердиагностики и ложной тревоги. Алгоритм имеет точность 69-79%. Это отличный результат для прогноза на годы вперед, но это означает, что в 21-31% случаев он может ошибиться. Что делать с пациентами, получившими «ложноположительный» результат высокого риска? Это может привести к ненужным дополнительным обследованиям, росту медицинской тревожности у пациентов и нерациональной нагрузке на систему.
• Необходимость изменения клинических протоколов. Сам по себе результат алгоритма — это не диагноз, а лишь оценка вероятности. Необходимы масштабные клинические испытания, чтобы разработать четкие инструкции для врачей: при каком проценте риска назначать УЗИ, с какой периодичностью наблюдать пациента, когда начинать превентивную терапию. Без этих протоколов ценность инструмента резко падает.

Ранее российские ученые разработали новый метод анализа ЭКГ.