Новый алгоритм AI (на принципе нейросетей) автономно диагностирует сердечные аритмии с большей точностью, чем врач-кардиолог
Привет. Новый алгоритм, разработанный компьютерными учеными Стэнфорда, может анализировать данные сердечного ритма, получаемые при помощи определенных носимых датчиков, чтобы найти опасные для жизни нерегулярные сердечные сокращения, называемые аритмиями. Алгоритм работает лучше, чем обученные кардиологи, и имеет дополнительное преимущество в том, чтобы анализировать данные состояния сердца даже в отдаленных местах, где нет доступа к кардиологу.
Одним из наибольших преимуществ этого алгоритма заключается не только в том, чтобы обнаружить аномалии, но и в том, чтобы делать это с высокой точностью из множества различных типов аномалий. Такого уровня точности диагностирования нарушений сердечной деятельности при традиционных методах исследования сегодня не существует.
Люди с возможной аритмией часто получают электрокардиограмму (ЭКГ) в кабинете врача. Однако, если ЭКГ в больнице не выявляет проблемы, врач может назначить пациенту приспособленную для носки ЭКГ, которая непрерывно контролирует сердце в течение двух недель. Полученные в результате сотни часов данных затем должны быть проверены второй раз секунда за секундой при любых показаниях, свидетельствующих о проблемных аритмиях, некоторые из которых чрезвычайно трудно отличить от безобидных нарушений сердечного ритма.
Исследователи рассматривали это как проблему данных. Они приступили к разработке алгоритма глубокого обучения для обнаружения 14 типов аритмии от сигналов ЭКГ. Они сотрудничали с компанией iRhythm для мониторинга сердечных сокращений, чтобы собрать массивный набор данных, который они использовали для обучения модели нейронной сети. Через семь месяцев он смог диагностировать эти аритмии так же точно, как и кардиологи, и в большинстве случаев превзошел их.
Исследователи полагают, что этот алгоритм может когда-нибудь помочь сделать диагностику и лечение аритмии на уровне кардиолога более доступной для людей, которые лично не могут встретиться с кардиологом. Это всего лишь одна из многих возможностей глубокого обучения, чтобы улучшить качество лечения пациентов и помочь врачам сэкономить время.
Устройство для интерпретации сердечного ритма
Группа подготовила свой алгоритм к анализу данных, собранных с помощью переносимого ЭКГ монитора iRhythm. Пациенты носят небольшой грудной гаджет в течение двух недель и выполняют свои обычные повседневные действия, в то время как устройство регистрирует каждое сердцебиение для анализа.
Для обучения сети Исследователи взяли приблизительно 30 000, 30-секундных кардиограмм от различных пациентов, у которых диагностировали различные аритмии.
Различия в сигнале сердечного ритма могут быть очень тонкими, но имеют огромное влияние на решение о дальнейшем медицинском вмешательстве. Например, две формы аритмии, известные как атриовентрикулярный блок второй степени, очень похожи, но один из них не требует лечения, а другой требует немедленного вмешательства.
Чтобы проверить точность алгоритма, исследователи дали группе из трех экспертов-кардиологов 300 недиагностированных кардиограмм и попросили их прийти к консенсусу относительно любых аритмий, присутствующих в записях. Работая с этими показателями, алгоритм мог предсказать, как эти кардиологи будут маркировать каждую секунду ЭКГ, по сути, давая точный диагноз.
В группе было шесть разных кардиологов, работающих индивидуально, диагностировать один и тот же набор из 300 кардиограмм. Затем исследователи сравнили, что более точно соответствовало консенсусному мнению - заключение алгоритма или кардиологов, работающих независимо. Они обнаружили, что алгоритм является конкурентным с кардиологами и способен превзойти их на большинстве видов аритмий.
В дополнение к точности на уровне кардиолога алгоритм имеет то преимущество, что он не устает и может мгновенно и непрерывно выявлять аритмию.
В долгосрочной перспективе группа надеется, что этот алгоритм может стать шагом на пути к диагностированию аритмии на уровне экспертов для людей, которые не имеют доступа к кардиологу, как во многих развивающихся странах, так и в отдаленных сельских районах. Алгоритм может быть частью устройства, пригодного для ношения, которое люди с повышенным риском постоянно носят на себе, чтобы предупредить службы экстренной помощи о возможных опасных нарушениях сердечного ритма, когда они происходят.
