Специалисты из Техниона и израильских медицинских учреждений разработали модель DeepHHF, которая анализирует суточные данные ЭКГ по Холтеру — непрерывной записи сердечного ритма в течение обычного дня. Алгоритм был обучен на десятках тысяч медицинских обследований и данных, собранных за последние два десятилетия, с целью определения вероятности сердечной недостаточности в течение ближайших пяти лет.
В отличие от традиционного анализа отдельных показателей, искусственный интеллект изучает всю запись и выявляет незначительные изменения ритма, формы сокращений сердца и кратковременные аритмии. Эти эпизоды могут возникать в ночное время или при физической нагрузке и не фиксироваться на короткой ЭКГ, проводимой в кабинете врача.
Анализ данных за полные сутки показал более высокую точность по сравнению с проверкой короткого сегмента и стандартной клинической оценкой риска. Модель демонстрировала свою эффективность даже для заболеваний, которые были диагностированы спустя 4-5 лет после обследования.
Информация в статье носит справочный характер и не заменяет консультацию врача. Перед применением рекомендаций обратитесь к специалисту.
Пациенты, отнесённые к группе с высоким риском, чаще нуждались в госпитализации и имели повышенную вероятность смерти. Однако DeepHHF не ставит диагноз, и её результаты должны служить основанием для дополнительных исследований, таких как анализ крови и УЗИ сердца.
На данный момент разработка была в основном протестирована на данных из Израиля, в то время как внешняя выборка была ограниченной. Исследование опубликовано в журнале npj Digital Medicine.
Ранее Наука Mail сообщала о том, почему продукты с маркировкой «0% жира» не всегда полезны для сердца.
Фото: hi-tech.mail.ru
Материалы проходят проверку с учетом современных клинических рекомендаций, научных данных и практического опыта врачей. Основная задача Медколлегии — обеспечить достоверность, актуальность и понятность медицинской информации для пользователей.