AI диагностирует скрытую болезнь сердца по 10-секундной ЭКГ

Исследователи из University of Michigan создали AI-систему, способную диагностировать труднообнаруживаемое заболевание сердца по обычной 10-секундной электрокардиограмме. Результаты опубликованы в журнале NEJM AI.

Что произошло

Команда под руководством Венкатеша Мёрти, заместителя главного кардиолога по трансляционным исследованиям в U-M Health Frankel Cardiovascular Center, обучила глубокую нейросеть распознавать coronary microvascular dysfunction (CMVD) — микрососудистую дисфункцию коронарных артерий.

Это состояние затрагивает мелкие сосуды сердца и часто остаётся незамеченным: стандартная ангиография показывает «чистые» результаты, хотя пациент испытывает боль в груди и подвергается повышенному риску инфаркта. Для точной диагностики CMVD требуется ПЭТ-сканирование — дорогое исследование, доступное далеко не во всех клиниках.

Модель обучили на более чем 800 000 ЭКГ-записей методом self-supervised learning, затем дообучили на данных ПЭТ-сканирования. В результате система научилась «понимать электрический язык сердца», как описывает это Мёрти.

Почему это важно

Около 14 миллионов человек ежегодно обращаются в приёмные отделения США с жалобами на боль в груди. Часть из них страдает CMVD, но уходит домой без диагноза — ангиограмма ничего не показала, значит, всё в порядке. AI-модель может изменить эту ситуацию.

Точность диагностики впечатляет: площадь под ROC-кривой составила 0.763 для выявления нарушений миокардиального кровотока и 0.955 для определения сниженной фракции выброса левого желудочка. Модель превзошла предыдущие AI-системы в 11 из 12 диагностических задач.

Что дальше

Со-автор исследования Саша Гунивардена подчёркивает практическую ценность разработки: в больницах без доступа к ПЭТ-сканерам или кардиологов-специалистов AI-диагностика по ЭКГ станет простым и недорогим способом определить, кому нужно углублённое обследование. Исследование поддержано NIH и Департаментом по делам ветеранов США.