Інструмент штучного інтелекту (AI) тепер може виявити приховану хворобу серця за допомогою звичайного тесту.
Щороку мільйони людей виходять із лікарні, не підозрюючи, що мають серйозні проблеми з серцем. Не через недбалість лікарів. Не тому, що правильних тестів не існує. Але тому, що стандартні тести, які регулярно використовують лікарі, просто не можуть самостійно виявити багато типів структурних захворювань серця.
Команда дослідників з Колумбійського університету та Нью-Йоркського пресвітеріанського університету, можливо, знайшла спосіб змінити це. Вони створили інструмент штучного інтелекту під назвою EchoNext, який зчитує дані звичайних тестів серця та виявляє структурні захворювання серця з більшою точністю, ніж кардіологи. Це дослідження було опубліковано в журналі Nature у липні 2025 року.
Що таке структурна хвороба серця?
Структурна хвороба серця — це фізичні проблеми з серцем — його клапанами, камерами, м’язами або безпосередньо з’єднаними з ними судинами. Захворювання включає такі стани, як серцева недостатність, захворювання клапанів, легенева гіпертензія та сильне потовщення серцевого м’яза. Багато з цих станів, якщо їх виявити на ранній стадії, можна лікувати за допомогою ліків або хірургічного втручання. Якщо їх не помітити, вони можуть призвести до летального результату.
Золотим стандартом для діагностики структурних захворювань серця є ехокардіограма — ультразвукове сканування серця. Ехокардіограма дає лікарям чітке уявлення про структуру та функції серця. Проблема полягає в тому, що ехокардіограми дорогі, потребують навчених спеціалістів для виконання та інтерпретації, і доступні не скрізь. Через ці перешкоди лікарі зазвичай призначають ехокардіограму лише тоді, коли у пацієнта вже є симптоми або коли у нього є вагома причина підозрювати проблему.
Це означає, що велика кількість людей зі структурними захворюваннями серця ніколи не проходять обстеження, яке могло б виявити їхній стан. Дослідження свідчать про те, що коли систематичний ехокардіографічний скринінг проводиться в громадах, кількість виявлених випадків серцево-судинних захворювань більш ніж удвічі порівняно зі звичайним лікуванням. Іншими словами, до половини всіх випадків можуть залишитися непоміченими.
Електрокардіограма є широко використовуваним інструментом, але має обмеження
Електрокардіограма (ЕКГ) — це інший вид дослідження серця. Він вимірює електричну активність серця. Лікарі використовують ЕКГ, щоб виявити порушення серцевого ритму, закупорку коронарних артерій і перенесені серцеві напади. ЕКГ є дешевим, швидким, неінвазивним і доступним майже в кожній лікарні та клініці світу. Щороку лікарі виконують сотні мільйонів ЕКГ.
Але ЕКГ має добре відоме обмеження. Протягом десятиліть кардіологи розуміли, що ви не можете виявити структурне захворювання серця лише за допомогою електрокардіограми. Електричні сигнали, які фіксує тест, не виявляють прямого фізичного пошкодження серцевих клапанів або м’язів. Як сказав доктор П’єр Еліас, який очолював дослідження EchoNext: «Нас усіх вчили в медичній школі, що за допомогою електрокардіограми неможливо виявити структурне захворювання серця».
EchoNext заперечує це припущення.
Як працює EchoNext
EchoNext — це модель глибокого навчання — тип штучного інтелекту, який вивчає шаблони з великих обсягів даних. Дослідники навчили цю модель на більш ніж 1,2 мільйонах пар ЕКГ-ехокардіограми, зібраних від понад 230 000 пацієнтів у восьми лікарнях протягом 14 років. Вивчаючи кожну ЕКГ разом із відповідним результатом ехокардіограми того самого пацієнта, модель навчилася знаходити тонкі закономірності в даних ЕКГ, які відповідають структурним проблемам серця — моделі, надто слабкі та складні для людського ока.
Ця модель приймає як вхідні дані як необроблену форму ЕКГ, так і сім стандартних значень, які вже реєструють лікарі: вік, стать, частота передсердь, частота шлуночків, інтервал PR, тривалість QRS і скоригований інтервал QT. Потім він створює оцінку ризику, яка повідомляє лікарям, наскільки ймовірно, що у пацієнта є структурна хвороба серця.
Важливо, що EchoNext не намагається замінити ехокардіограму. Натомість він діє як розумний фільтр. Він визначає, які пацієнти з багатьох пацієнтів, які регулярно отримують ЕКГ, мають достатньо високий ризик, щоб лікарям слід було провести ехокардіограму. «EchoNext в основному використовує дешевший тест, щоб визначити, кому потрібне дорожче УЗД», — пояснив доктор Еліас.
Що виявило це дослідження
Результати цього дослідження були вражаючими. У прямому порівнянні з 13 кардіологами, які перевірили 3200 ЕКГ, EchoNext досяг рівня точності 77%, порівняно з 64% для кардіологів. Навіть коли кардіологи мали доступ до показників ризику EchoNext, щоб допомогти їм прийняти рішення, вони все одно були нижчими за модель штучного інтелекту, яка працювала самостійно.
Дослідницька група також запустила EchoNext у тому, що вони назвали «тихим розгортанням» — вони застосували цей інструмент до майже 85 000 пацієнтів, які отримали ЕКГ, але не мали попередньої ехокардіографії. Цей інструмент ідентифікував понад 7500 із цих пацієнтів (близько 9%) як групу високого ризику недіагностованого структурного захворювання серця. Лікарі, які спостерігали за цими пацієнтами протягом наступного року, підтвердили, що прогнози EchoNext виправдалися, з позитивною прогностичною цінністю 74% серед тих, кому зробили ехокардіограму.
Потім дослідники перевірили EchoNext у чотирьох незалежних лікарняних системах, включаючи Cedars-Sinai, Університет Каліфорнії в Сан-Франциско та Монреальський інститут серця. Ця модель підтримує високу точність у лікарнях з різними популяціями пацієнтів і різним рівнем структурних захворювань серця, що свідчить про те, що цей інструмент надійно працює за межами конкретного середовища, де його було створено.
Реальні пацієнти, реальні результати
Дослідники EchoNext поділилися трьома конкретними випадками, коли цей інструмент безпосередньо привів до діагнозу, що змінив життя. У першому випадку EchoNext виявив важкий стеноз аорти — стан, при якому клапан, що контролює кровотік із серця, стає небезпечно вузьким — у пацієнта, у якого раніше не було діагностовано структурне захворювання серця. Потім цей пацієнт отримав мінімально інвазивну процедуру заміни серцевого клапана, відому як транскатетерна заміна аортального клапана.
У другому випадку цей інструмент виявив важку мітральну регургітацію – стан, коли кров просочується назад між двома камерами серця. Пацієнту зробили корекційну операцію на клапані. У третьому випадку EchoNext виявив серцеву недостатність, і пацієнту зрештою пересадили серце. Кожен із цих пацієнтів пройшов звичайну ЕКГ без жодних підозр на структурне захворювання серця. EchoNext знайшов те, що пропустили людські очі.
Що це означає для вас?
Якщо ви коли-небудь проходили ЕКГ у лікарні чи клініці, ви вже проходили тест, який читає EchoNext. Вам не потрібна окрема процедура, додаткове обладнання чи додаткова підготовка. Ті самі дані, які вже видає тест, можуть, коли EchoNext працює у фоновому режимі, попередити вашого лікаря про необхідність подальшого дослідження.
Це особливо важливо в умовах, де не вистачає кардіологів і апаратів для ехокардіографії — у сільських лікарнях, громадських клініках і системах охорони здоров’я в країнах з низьким рівнем доходу. Оскільки EchoNext працює на стандартних даних ЕКГ, він може розширити охоплення скринінгу захворювань серця на людей, які в іншому випадку взагалі ніколи б не проходили ехокардіограму.
Доктор Еліас і його команда вважають, що «ЕКГ плюс штучний інтелект мають потенціал для створення абсолютно нової парадигми скринінгу». Наразі дослідники працюють над тим, щоб зробити цю технологію більш доступною та вдосконалювати модель, навчаючи її на додаткових наборах даних пацієнтів.
EchoNext ще не є частиною стандартної клінічної допомоги. Дослідники та їх установа – Колумбійський університет – подали заявку на патент на алгоритм, і команда працює над ширшим розгортанням. Вони також випустили загальнодоступний набір даних і полегшену версію моделі для підтримки подальших досліджень вчених з усього світу.
Дослідницьке співтовариство відреагувало на це з великим інтересом. Інші команди вже працюють на базі еталонних даних EchoNext для розробки нових моделей, які поєднують штучний інтелект зі статистичними методами, щоб зробити результати не тільки точними, але й такими, що можна інтерпретувати, щоб лікарі могли зрозуміти, які особливості сигналу ЕКГ призвели до конкретного показника ризику.
Джерела інформації:
- Медичний центр Ірвінга Колумбійського університету. Чи може ШІ виявити приховану хворобу серця?
- ColumbiaDoctors / Нью-Йорк-Пресвітеріан. EchoNext: інструмент штучного інтелекту виявляє приховану структурну хворобу серця
- Нью-Йорк-Пресвітеріанський прогрес у кардіології. Дослідження показує, що інструмент скринінгу штучного інтелекту може виявити структурне захворювання серця за допомогою даних електрокардіограми
- Новини-Мед. Модель ЕКГ на основі штучного інтелекту перевершує лікарів у виявленні прихованих захворювань серця
- Inside Precision Medicine. AI перетворює ЕКГ на потужний інструмент скринінгу захворювань серця
- ODSC / Open Data Science. Модель штучного інтелекту виявляє приховану хворобу серця на ЕКГ, випереджаючи кардіологів
- Журнал Природа. Виявлення структурних захворювань серця на електрокардіограмах за допомогою ШІ PhysioNet. EchoNext: набір даних для виявлення підтвердженого ехокардіограмою структурного захворювання серця на ЕКГ
- Американський коледж кардіології. Трансформаційні тенденції в серцево-судинній медицині на 2025 рік
- Геліо. 2026: рік, коли наш інструментарій розширюється в кардіології
Discussion about this post