Штучний інтелект в кардіології

Штучний інтелект активно впроваджується в аналіз даних ЕКГ і застосовується у двох ключових напрямах. По-перше, він автоматизує виявлення аритмій та гострих форм інфаркту міокарда, що дозволяє обстежувати більше пацієнтів у найкоротші терміни з мінімальним навантаженням на персонал. По-друге, ШІ здатний виявляти ранні ознаки захворювань, які раніше не могли бути діагностовані за допомогою традиційних методів.
Основна перевага використання штучного інтелекту в інтерпретації ЕКГ полягає у зниженні робочого навантаження на медичний персонал. Обробка даних ЕКГ вручну потребує часу, а потік пацієнтів постійно зростає. Нейронні мережі дозволяють скоротити час аналізу, що особливо важливо в екстрених ситуаціях або під час масових обстежень.
Спеціалізовані системи, такі як апаратно-програмні комплекси із ШІ, забезпечують швидку діагностику, високу точність і зручність використання у віддалених районах або вдома у пацієнтів із обмеженою рухливістю. Наукові дослідження вже довели, що штучний інтелект здатний не лише ефективно виконувати рутинні завдання, але й прогнозувати розвиток захворювань на рівні, недоступному для людського сприйняття.
На сьогоднішній день аналіз змін і відхилень на ЕКГ — це прерогатива лікаря. Він виявляє такі патології, як інфаркт, гіпертрофія міокарда чи порушення провідності серця. Однак ЕКГ містить багато додаткових даних, які залишаються непомітними навіть для найдосвідченішого спеціаліста, адже людське око просто не здатне їх зафіксувати.
Попри точність алгоритмів, вони не є універсальним рішенням. Усі результати, отримані за допомогою ШІ, мають розглядатися лікарем, оскільки остаточна відповідальність за постановку діагнозу лежить на медичному фахівці.
Крім того, нейронні мережі часто функціонують як «чорна скринька», надаючи рекомендації без детального пояснення механізмів прийняття рішень, що ускладнює їх застосування у деяких випадках.
ШІ активно використовується не лише для аналізу ЕКГ, але й для оцінки ризиків серцево-судинних захворювань. Існують десятки шкал для оцінки таких ризиків, проте їхній розрахунок вручну вимагає часу, якого у лікарів часто бракує. Алгоритми штучного інтелекту можуть автоматично аналізувати дані та попереджати про необхідність профілактичних заходів. Це відкриває нові можливості для ранньої діагностики гіпертрофічної кардіоміопатії та виявлення груп ризику для додаткового спостереження.
Приклади використання штучного інтелекту в кардіології підтверджують його ефективність. У рамках масштабних досліджень алгоритми ШІ допомогли підвищити точність діагностики фібриляції передсердь і дисфункції лівого шлуночка. Також була продемонстрована можливість виявлення гіперкаліємії на основі даних ЕКГ.
Такі системи активно використовуються для обробки тисяч кардіограм, допомагаючи лікарям швидше ухвалювати рішення та покращувати якість медичної допомоги.
У рамках дослідження EAGLE 120, яке охопило 48 клінік і 358 медичних фахівців, бригади швидкої допомоги застосовували технології ШІ для розшифровки ЕКГ у 22 641 пацієнта. Це дозволило суттєво підвищити точність діагностики фібриляції передсердь. В іншому дослідженні, проведеному в клініці Майо (BEAGLE), застосування штучного інтелекту також покращило виявлення фібриляції передсердь, що безпосередньо вплинуло на тактику лікування: деяким пацієнтам почали призначати антикоагулянти, які в іншому випадку не були б призначені.
Інше дослідження, яке включало 52 870 учасників, продемонструвало, що алгоритми ШІ можуть ефективно діагностувати дисфункцію лівого шлуночка на основі ЕКГ. Чутливість, специфічність і точність результатів становили 93,0%, 86,3% і 85,7% відповідно. Це призвело до схвалення алгоритму AI–ECG для екстреного застосування FDA, включаючи його використання в умовах пандемії COVID-19.
Крім того, система AI–ECG CNN із точністю 89% і специфічністю 90% довела свою ефективність у виявленні гіперкаліємії, що особливо важливо для контролю пацієнтів із захворюваннями нирок або тих, хто приймає діуретики.
Впровадження штучного інтелекту в кардіологію відкриває нові горизонти в діагностиці, профілактиці та лікуванні серцево-судинних захворювань, допомагаючи лікарям справлятися зі зростаючим навантаженням і забезпечувати пацієнтам більш якісний догляд.