Быстро и точно: искусственный интеллект научился диагностировать инфаркт миокарда

Искусственный интеллект продолжает упражняться в умении диагностировать различные болезни. Напомним, ранее нейросеть научилась не хуже врачей прогнозировать развитие сердечно-сосудистых заболеваний, диагностировать рак кожи и даже определять риск смерти пациента.

Теперь же немецкие исследователи создали систему искусственного интеллекта, способную с высокой точностью поставить диагноз "инфаркт миокарда".

Напомним, что это состояние, также известное как сердечный приступ, возникает из-за нарушения сердечного кровоснабжения. Чаще всего причиной является атеросклероз, хроническая закупорка сосудов.

Когда дефицит насыщенной кислородом крови становится критическим, часть сердечной мышцы начинает отмирать. Процесс, как правило, сопровождается сильной загрудинной болью и неприятными ощущениями в других частях тела (живот, горло, лопатка, рука).

Чтобы спасти миокард от некроза, необходимо срочно восстановить кровоток. При этом нередко пациенту требуется реанимация и хирургическое вмешательство.

Медики поясняют, что в подобных случаях своевременная диагностика имеет решающее значение. Но даже если пациент уже находится в отделении неотложной помощи, признаки сердечного приступа нередко упускаются из виду из-за сумбурной обстановки, невнимательности, неточности или других человеческих факторов.

Автоматизированный и, главное, надёжный метод диагностики инфаркта станет значительным продвижением в здравоохранении, уверены специалисты. До сих пор для этих целей использовалась электрокардиография, однако расшифровка её результатов может занять до нескольких часов, которых у пациентов может просто не быть. Нередки и ошибки из-за повреждения данных, нечёткого сигнала, необычной частоты сокращений сердца и других факторов.

Но теперь появилась альтернатива. Инженеры разработали нейронную сеть, которая может выявить признаки инфаркта миокарда не хуже кардиологов.

Для работы ИИ использует те же данные ЭКГ. Сперва учёные собрали базу из 148 записей ЭКГ пациентов с инфарктом миокарда и 52 записей здоровых людей. Для подачи данных в нейронную сеть они применили метод скользящего окна (sliding window protocol). Система анализировала не полную ЭКГ, а поделённую на фрагменты, в каждом из которых было зафиксировано по три удара сердца.

Чтобы обучить нейросеть выявлять признаки сердечного приступа, команда использовала 90% данных, а остальные приберегла для тестирования. Результаты оказались впечатляющими: чувствительность алгоритма составила 93,3%, а специфичность – 89,7%. Такой результат не уступает врачебной точности, а в некоторых случаях и превосходит её.

Правда, авторы разработки признают, что пока используемый набор данных невелик. Чтобы ещё более повысить точность нейросети, потребуется снабдить её более объёмной базой. Этот процесс будет трудоёмким и небыстрым, однако в конечном итоге клиницисты получат эффективный инструмент, который упростит их работу и повысит качество медицинского обслуживания, заключают исследователи.

Более того, их подход потенциально применим и к другим сферам диагностики, в которых используются показатели ЭКГ, а также ЭЭГ (электроэнцефалографии), а таковых очень много.

Научная статья немецких учёных ожидает публикации и пока доступна на сайте препринтов arXiv.org.

Добавим, что искусственный интеллект осваивает и более творческие сферы: музыкальную, художественную и даже кулинарную.