Trénink a validace na mezinárodních datech

Tým natrénoval model na více než 440 000 EKG ze Švédska, která byla propojena s údaji z úmrtních listů. Do tréninku zahrnuli záznamy od zdravých lidí, pacientů s rizikem i těch, kteří později zemřeli na náhlou srdeční smrt – model se tak naučil rozpoznávat prediktivní vlnové vzorce . Následně model validovali na tisících dalších pacientských záznamů z USA (oblast San Diega) a Tchaj-wanu (Tchaj-pej) . Doprovodný článek v Nature potvrzuje, že model byl vyvinut na rozsáhlých EKG datech a úmrtnostních záznamech .

Výrazně lepší detekce rizika

Systém AI označuje vysoce rizikovou skupinu s 7% ročním výskytem náhlé srdeční smrti, zatímco standardní klinické testy (které měří například objem krve, který srdce vypudí za jeden stah – tzv. ejekční frakci) identifikují skupinu s pouhým 4,6% ročním rizikem . Model nejenže označil větší skupinu vysoce rizikových pacientů, ale také přesněji předpověděl, kdo náhlou srdeční smrt skutečně utrpí. Tyto rozdíly v praxi znamenají tisíce pacientů ročně, kteří při běžném vyšetření vypadají jako nízkorizikoví, a přesto jsou ve skutečnosti v ohrožení .

Proč bylo dosud odhalení tak obtížné?

Náhlá srdeční zástava zabije v USA ročně více než 300 000 lidí. Dochází k ní, když elektrický systém srdce bez varování přestane fungovat . Obermeyer upozorňuje, že existuje účinný nástroj záchrany – implantabilní defibrilátory, které srdce elektrickým výbojem vrátí do normálního rytmu – ale lékaři dosud nedokázali s jistotou určit, kdo takový přístroj potřebuje dříve, než je pozdě . Klíčový problém spočívá v tom, že lidé umírají tak náhle, že je téměř nemožné zjistit, co se v srdci těsně před smrtí dělo. Pitva odhalí strukturální poškození, ale ne elektrickou funkci těsně před selháním .

Co bude dál?

Vědci plánují algoritmus nasadit do zdravotnických systémů, aby pomohl lékařům lépe určit, kdo potřebuje implantabilní defibrilátor . Studie zároveň otevírá dveře novému výzkumu fyziologického mechanismu, který stojí za elektrickými poruchami srdce. Obermeyer uvedl, že cílem je "nejen činit lepší rozhodnutí, ale také začít chápat, co se s těmito pacienty skutečně děje, než se jim zastaví srdce" . Vzhledem k tomu, že EKG je rutinní, levné a dostupné v lékařských centrech po celém světě, mohl by se tento nástroj rozšířit plošně a zachraňovat životy .

Trénink a validace na mezinárodních datech

Tým natrénoval model na více než 440 000 EKG ze Švédska, která byla propojena s údaji z úmrtních listů. Do tréninku zahrnuli záznamy od zdravých lidí, pacientů s rizikem i těch, kteří později zemřeli na náhlou srdeční smrt – model se tak naučil rozpoznávat prediktivní vlnové vzorce . Následně model validovali na tisících dalších pacientských záznamů z USA (oblast San Diega) a Tchaj-wanu (Tchaj-pej) . Doprovodný článek v Nature potvrzuje, že model byl vyvinut na rozsáhlých EKG datech a úmrtnostních záznamech .

Výrazně lepší detekce rizika

Systém AI označuje vysoce rizikovou skupinu s 7% ročním výskytem náhlé srdeční smrti, zatímco standardní klinické testy (které měří například objem krve, který srdce vypudí za jeden stah – tzv. ejekční frakci) identifikují skupinu s pouhým 4,6% ročním rizikem . Model nejenže označil větší skupinu vysoce rizikových pacientů, ale také přesněji předpověděl, kdo náhlou srdeční smrt skutečně utrpí. Tyto rozdíly v praxi znamenají tisíce pacientů ročně, kteří při běžném vyšetření vypadají jako nízkorizikoví, a přesto jsou ve skutečnosti v ohrožení .

Proč bylo dosud odhalení tak obtížné?

Náhlá srdeční zástava zabije v USA ročně více než 300 000 lidí. Dochází k ní, když elektrický systém srdce bez varování přestane fungovat . Obermeyer upozorňuje, že existuje účinný nástroj záchrany – implantabilní defibrilátory, které srdce elektrickým výbojem vrátí do normálního rytmu – ale lékaři dosud nedokázali s jistotou určit, kdo takový přístroj potřebuje dříve, než je pozdě . Klíčový problém spočívá v tom, že lidé umírají tak náhle, že je téměř nemožné zjistit, co se v srdci těsně před smrtí dělo. Pitva odhalí strukturální poškození, ale ne elektrickou funkci těsně před selháním .

Co bude dál?

Vědci plánují algoritmus nasadit do zdravotnických systémů, aby pomohl lékařům lépe určit, kdo potřebuje implantabilní defibrilátor . Studie zároveň otevírá dveře novému výzkumu fyziologického mechanismu, který stojí za elektrickými poruchami srdce. Obermeyer uvedl, že cílem je "nejen činit lepší rozhodnutí, ale také začít chápat, co se s těmito pacienty skutečně děje, než se jim zastaví srdce" . Vzhledem k tomu, že EKG je rutinní, levné a dostupné v lékařských centrech po celém světě, mohl by se tento nástroj rozšířit plošně a zachraňovat životy .