Поддержать нас
Беларусы на войне
  1. «Год ищем человека в наш магазин игрушек, никто не хочет идти». Минчанка пожаловалась, что не может найти работника, и вызвала споры
  2. Россиянки решили покататься на минском колесе обозрения, пока стоял поезд до Москвы — их история завирусилась на миллион
  3. Секретный проект ЦРУ в Беларуси. Часть 2: вербовка, тренировки под конспирацией, заброска первого диверсанта и чай со снотворным
  4. Синоптики объявили на среду желтый уровень опасности. На этот раз причина не жара, гроза или сильный ветер
  5. 35 лет назад Беларусь стала независимой
  6. Ждать ли доллар дороже трех рублей в сентябре? Прогноз курсов валют
  7. В Беларуси готовят закон об обязательной регистрации ДНК
  8. «Обидно: старался, но получил в разы меньше». Комбайнер рассказом о доходе за 40 дней подряд спровоцировал споры из-за зарплат
  9. «Все может обернуться плохо». Эксперты — о подводных камнях по нашумевшему кредиту на жилье под 1%
  10. Тихановская, Статкевич и Лукашенко поздравили Украину с Днем независимости
  11. Подозреваемый в налете на ювелирный магазин в Минске пытался уехать в Санкт-Петербург. Его задержали в рейсовом автобусе
  12. Житель Лиозно попал под уголовное дело за комментарий в соцсети
  13. Допросы в клетке и угрозы смертной казнью. Что происходит со студентами ЕГУ — беларусского вуза в изгнании
  14. «Бульварные новости». Что говорят чиновники по поводу индийского препарата, после инъекций которого умерли девять человек?
  15. Беларусы столкнулись с очередными финансовыми ограничениями


/

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.