Для диагностики заболеваний сердца, включая сердечные приступы и нарушения сердечного ритма, врачи обычно полагаются на 12-канальные электрокардиограммы (ЭКГ) — сложные конструкции из электродов и проводов, размещенных вокруг груди и конечностей для обнаружения электрической активности сердца. Но эти ЭКГ требуют специального оборудования и опыта, и не все клиники имеют возможность их проводить.

Теперь группа ученых и врачей из Scripps Research показала, что сердечные заболевания можно диагностировать примерно с такой же точностью, используя всего три электрода и инструмент искусственного интеллекта (ИИ). В исследовании , опубликованном в npj Digital Medicine , ученые сообщают, что их алгоритм ИИ может воссоздать полные 12-канальные ЭКГ с данными всего трех отведений ЭКГ. Более того, врачи могут определять сердечные приступы почти с той же точностью, когда они просматривают ЭКГ, сгенерированные ИИ, по сравнению с исходными 12-канальными ЭКГ.

«Это открывает пациентам возможность получать действительно высококачественные, срочные клинические данные без необходимости ехать туда, где есть 12-канальная ЭКГ», — говорит кардиолог Эван Мьюз, доктор медицины, доктор философии, руководитель отдела сердечно-сосудистой геномики в Scripps Research Translational Institute, доцент кафедры молекулярной медицины в Scripps Research и соавтор новой статьи. «Это, вероятно, означает не только расширение доступа к технологии ЭКГ, но и снижение затрат и повышение безопасности пациентов ».

Для создания нового инструмента ИИ команда использовала данные более 600 000 12-канальных ЭКГ, собранных у пациентов. Примерно половина этих ЭКГ имела нормальные ритмы здоровья, в то время как остальные имели различные заболевания сердца. Джорджио Квер, доктор философии, директор по искусственному интеллекту в Scripps Research Translational Institute, доцент кафедры цифровой медицины в Scripps Research и соавтор статьи, затем начал тестировать, какие комбинации всего из двух или трех электродов может использовать ИИ для полного воссоздания данных 12-канальных.

«Мы знали, что отведения каким-то образом связаны. Алгоритмы глубокого обучения позволили нам обработать очень большой набор данных и понять эти связи между отведениями, что позволило реконструировать все 12 отведений. Мы начали с того, что надеялись получить полную реконструкцию только по отведениям от конечностей, потому что их проще всего настроить неспециалистам», — говорит Квер. «Но мы обнаружили, что получили гораздо лучшие данные, когда добавили также грудное отведение».

Затем исследователи взяли набор из 238 ЭКГ, половина из которых показывала признаки сердечного приступа. Они показали кардиологам либо оригинальную ЭКГ в 12 отведениях, либо ЭКГ, реконструированную ИИ с использованием данных из трех выбранных отведений. Кардиологи не смогли определить, что есть что, и они также правильно определили признаки сердечного приступа в 81,4% случаев в ЭКГ, сгенерированных ИИ, — очень близко к точности 84,6% оригинальных ЭКГ в 12 отведениях.

Кредит: Исследовательский институт Скриппса
«Для нас было важно не только показать, что этот алгоритм работает на техническом уровне, но и то, что данные, полученные с помощью алгоритма, могут быть точно интерпретированы кардиологами», — говорит Квер.

Исследователи говорят, что прежде чем алгоритм можно будет использовать для принятия клинических решений , потребуются перспективные исследования с различными группами пациентов и в различных клинических условиях. Однако, если инструмент продолжит хорошо работать, он может открыть дверь для проведения ЭКГ в новых условиях с менее специализированным оборудованием и врачами, а для пациентов это означает более быструю диагностику и лечение.

«Это оптимальный случай для ИИ — взять несколько отведений электрокардиограммы (12 отведений) и сделать ее чрезвычайно информативной, что будет иметь большое практическое значение для пациентов в будущем», — говорит Эрик Топол, доктор медицины, директор и основатель Трансляционного института Scripps Research и исполнительный вице-президент Scripps Research.

Исследование является частью растущего портфеля работ, которые расширяют использование инструментов ИИ в скрининге и диагностике заболеваний сердца . В 2023 году группа Квера сообщила , что один пластырь ЭКГ, который можно носить в течение двух недель, может помочь определить, какие пациенты наиболее подвержены риску фибрилляции предсердий.

«Эта новая работа — всего лишь один пример того, как мы можем использовать ИИ для реализации вещей, которые мы никогда не могли сделать в прошлом», — говорит Квер.

Помимо Квера, Мьюза и Топола, другими авторами исследования под названием «Улучшенная с помощью ИИ реконструкция 12-канальной электрокардиограммы с использованием 3-канальной системы с точной клинической оценкой» являются Амитабх Панди и Маттео Гадалета из Scripps Research.