Алгоритъмът разпознава скрити сигнали след анализ на стотици хиляди изследвания

Изследователи от Калифорнийския университет в Бъркли откриха непознат досега предупредителен сигнал в стандартните изследвания на сърцето, който позволява точното разпознаване на пациенти с висок риск от внезапен сърдечен арест. Разработката е базирана на система с изкуствен интелект и нейните резултати са публикувани в научното списание Nature като се позовават на изданието ScienceDaily. Новият метод дава възможност на лекарите да предвидят опасността от фатален инцидент много преди да се стигне до него, използвайки напълно рутинни медицински прегледи.

Когато електрическата система на сърцето откаже

Всяка година само в Съединените американски щати над 300 000 души губят живота си вследствие на внезапен сърдечен арест. Това остро и животозастрашаващо състояние настъпва в момента, в който електрическата система на сърцето внезапно блокира. В резултат на този електрически срив сърдечният мускул спира да изпомпва кръв към останалите органи.

Проблемът далеч не засяга единствено възрастни хора с вече диагностицирани хронични кардиологични заболявания. Сред жертвите на внезапния сърдечен арест често попадат и напълно здрави на пръв поглед млади спортисти, при които не са наблюдавани предварителни оплаквания.

Съвременната медицина разполага с ефективно средство за предотвратяване на част от тези смъртни случаи чрез поставянето на имплантируеми дефибрилатори. Тези малки устройства следят ритъма и при нужда подават електрически импулс, за да рестартират сърцето. Въпреки това кардиолозите от десетилетия изпитват сериозни затруднения да определят достатъчно рано кои точно пациенти имат най-остра нужда от подобен имплант.

Обучение върху 440 000 кардиограми на три континента

За да преодолеят това ограничение, учените от Калифорнийския университет в Бъркли са насочили вниманието си към фините детайли, които остават невидими за човешкото око при стандартните прегледи. Те са обучили специализиран модел с изкуствен интелект върху масивна база данни, включваща над 440 000 електрокардиограми (ЕКГ), събрани от здравната система в Швеция.

В процеса на работа изследователите са съпоставили електрическите модели, регистрирани при тези кардиограми, с официалната информация от смъртните актове на пациентите. По този начин алгоритъмът е научен да улавя минимални, но критични разлики в сърдечната дейност между три основни групи: напълно здрави хора, пациенти с вече установени сърдечносъдови рискови фактори и хора, които впоследствие са починали именно от внезапен сърдечен арест.

След първоначалното обучение в Швеция научният екип е подложил технологията на допълнителна проверка. Системата е тествана върху хиляди медицински досиета на пациенти от САЩ и Тайван. Целта на това международно изпитване е била да се докаже, че откритите от алгоритъма закономерности не са специфични само за една държава, а могат надеждно да идентифицират застрашените хора сред съвсем различни популации по света.

По-висока точност без нужда от скъпа апаратура

Резултатите от тестовете показват, че изкуственият интелект разпознава застрашените пациенти значително по-ефективно от традиционните диагностични методи, на които кардиолозите разчитат в момента. Сегашният медицински стандарт за скрининг се фокусира основно върху един механичен показател – какво количество кръв успява да изпомпи сърцето при всяко свое съкращение. Именно на базата на този обем лекарите преценяват дали даден човек ще има реална полза от оперативно поставяне на дефибрилатор.

Статистиката от проучването разкрива ясната разлика между двата подхода. Чрез традиционните измервания на изпомпваната кръв лекарите успяват да обособят рискова група пациенти, при които годишната смъртност от внезапен сърдечен арест достига 4,6%. За сравнение, системата с изкуствен интелект изолира група, при която годишната смъртност е цели 7%. Тази разлика демонстрира много по-високата прецизност на алгоритъма при откриването на пациенти, изложени на реална и непосредствена опасност.

Още по-съществен пробив е способността на програмата да разшири обхвата на превенцията. Алгоритъмът успешно е идентифицирал хиляди застрашени пациенти, чиито показатели изобщо не биха предизвикали лекарско безпокойство според действащите в момента медицински препоръки. При използване на класическите методи за оценка по-голямата част от тези хора биха били категоризирани като пациенти с нисък риск и биха останали без животоспасяваща защита.

Голямото практическо предимство на разработката от Бъркли е, че тя не изисква въвеждането на ново, скъпо или сложно медицинско изследване. Системата анализира стандартни изображения от обикновени електрокардиограми, каквито се правят всекидневно във всяка болница, поликлиника и медицински център по света. Това позволява технологията лесно да бъде интегрирана в клиничната практика и да помогне на кардиолозите да вземат по-точни и информирани решения за спасяването на човешки живот.