Поддержать нас
Беларусы на войне
  1. «Могилев, че за взрыв?» В Threads обсуждают возможный дрон — спросили в МЧС, что это было
  2. Главные герои произведений — Калиновский и репрессированные друзья. Пять пунктов о величии этого классика беларусской литературы
  3. «Это демонстративное унижение». Спросили у эксперта, почему КГБ взял под крыло Лицей БГУ
  4. Пять лет назад эта беларусская компания громко разорвала контракт с немецким брендом. Теперь ей грозит банкротство
  5. Сын главы МВД возглавил Центральное РУВД Минска
  6. Власти подмяли под себя электронные обращения, а когда пошли жалобы в соцсетях — стали угрожать. Эксперт — как быть людям в этой ситуации
  7. Не в консульствах. Где будут брать отпечатки пальцев у беларусов с иностранными ВНЖ и паспортами
  8. «Взяла телефон Романа — и увидела переписку c бывшей женой, она отправляла ему фото нижнего белья, своего тела». Большое интервью Софьи Сапеги — часть вторая
  9. Власти Беларуси планируют открыть авиасообщение с США


/

Ученые из Калифорнийского университета в Беркли разработали систему искусственного интеллекта, которая, по их данным, способна значительно точнее выявлять пациентов с высоким риском внезапной сердечной смерти. Алгоритм анализирует электрокардиограмму (ЭКГ) и находит ранее незамеченные сигналы, связанные с опасными нарушениями сердечного ритма.

Изображение используется в качестве иллюстрации. Фото: Unsplash
Изображение используется в качестве иллюстрации. Фото: Unsplash

Ежегодно в США от внезапной остановки сердца умирают более 300 тысяч человек. Это состояние возникает из-за сбоя в электрической системе сердца и часто происходит без предупреждающих симптомов. В группу риска входят как пожилые люди с сердечными заболеваниями, так и внешне здоровые молодые люди, включая спортсменов.

Сейчас врачи используют стандартные методы оценки риска, в том числе измерение фракции выброса — показателя того, насколько эффективно сердце перекачивает кровь. Однако этот подход несовершенен: он выявляет лишь часть пациентов, которым действительно может помочь установка имплантируемого дефибриллятора, а значительное число пациентов с высоким риском остаются незамеченными.

В новом исследовании команда под руководством профессора Циада Овермайера обучила ИИ-модель на данных более чем 440 тысяч ЭКГ из системы здравоохранения Швеции, сопоставленных с данными о смертности. Алгоритм анализировал электрические волны сердца, обучаясь различать паттерны у здоровых людей, пациентов из группы риска и тех, кто впоследствии умер от внезапной сердечной смерти.

Затем систему протестировали на независимых данных из США и Тайваня. По словам исследователей, ИИ показал более высокую точность, чем стандартные клинические тесты. В частности, он выделял группу пациентов с годовым риском внезапной сердечной смерти около 7%, тогда как традиционные методы — около 4,6%.

По мнению авторов работы, это может означать выявление тысяч дополнительных пациентов, которые сегодня считаются низкорисковыми, но на самом деле находятся в опасности.

Особенность подхода в том, что система работает только с ЭКГ — доступным и широко распространенным методом диагностики, который используется в большинстве медицинских учреждений мира.

Исследование опубликовано в журнале Nature. Ученые отмечают, что следующая задача — внедрение технологии в клиническую практику и дальнейшее изучение биологических механизмов, которые ИИ «распознал» в сердечных сигналах.

В будущем пациентов из группы риска планируют дополнительно обследовать с помощью носимых устройств мониторинга сердца, а при необходимости — рассматривать установку имплантируемого дефибриллятора.

При этом исследователи подчеркивают, что медицинские решения остаются сложными, а ИИ должен стать инструментом помощи врачу, а не заменой клинического решения.