Навчання та перевірка

Команда навчила модель глибокого навчання на більш ніж 440 000 ЕКГ зі Швеції, поєднаних із даними свідоцтв про смерть. Моделі подавали скани як здорових людей, так і пацієнтів із ризиком, а також тих, хто згодом помер від раптової серцевої смерті, доки вона не навчилася розпізнавати хвильові патерни, характерні для такого результату . Потім модель перевірили на тисячах додаткових записів пацієнтів із США (район Сан-Дієго) та Тайваню (Тайбей) . Супутня стаття в Nature підтверджує, що модель розробляли з використанням великих масивів даних ЕКГ та записів про смертність .

Ефективність виявлення ризику

Система ШІ визначає групу високого ризику з 7% річним рівнем раптової серцевої смерті, тоді як стандартні клінічні тести (які вимірюють об'єм крові, що серце викидає за одне скорочення) виявляють групу з лише 4,6% річним ризиком . Модель охопила більшу групу високого ризику та краще передбачила, хто саме зазнає раптової серцевої смерті — різниця, яка означає тисячі пацієнтів на рік, які нині виглядають як такі, що мають низький ризик за звичайними показниками .

Чому виявлення було таким складним

Раптова зупинка серця вбиває більш ніж 300 000 людей у США щороку і трапляється, коли електрична система серця раптово перестає працювати без попередження . Обермаєр зазначає, що існує ефективний спосіб лікування — імплантовані дефібрилятори, які повертають серце до нормального ритму, — але лікарі не можуть визначити, кому саме він потрібен, доки не стане надто пізно . Основна проблема в тому, що люди помирають настільки раптово, що майже неможливо дізнатися, що відбувалося всередині серця до цього; розтини виявляють структурні деталі, але не електричну роботу безпосередньо перед смертю .

Наступні кроки

Дослідники планують впровадити алгоритм у системах охорони здоров'я, щоб допомогти лікарям краще визначати, кому потрібен внутрішній дефібрилятор . Дослідження також відкриває шлях до нових пошуків фізіологічного механізму, що лежить в основі електричних збоїв серця. Обермаєр заявив, що мета — "не лише приймати кращі рішення, але й почати розуміти, що насправді відбувається з цими пацієнтами до того, як їхнє серце зупиняється" . Оскільки ЕКГ є рутинним, дешевим та доступним дослідженням у медичних центрах по всьому світу, цей інструмент можна масштабувати для порятунку життів .

Навчання та перевірка

Команда навчила модель глибокого навчання на більш ніж 440 000 ЕКГ зі Швеції, поєднаних із даними свідоцтв про смерть. Моделі подавали скани як здорових людей, так і пацієнтів із ризиком, а також тих, хто згодом помер від раптової серцевої смерті, доки вона не навчилася розпізнавати хвильові патерни, характерні для такого результату . Потім модель перевірили на тисячах додаткових записів пацієнтів із США (район Сан-Дієго) та Тайваню (Тайбей) . Супутня стаття в Nature підтверджує, що модель розробляли з використанням великих масивів даних ЕКГ та записів про смертність .

Ефективність виявлення ризику

Система ШІ визначає групу високого ризику з 7% річним рівнем раптової серцевої смерті, тоді як стандартні клінічні тести (які вимірюють об'єм крові, що серце викидає за одне скорочення) виявляють групу з лише 4,6% річним ризиком . Модель охопила більшу групу високого ризику та краще передбачила, хто саме зазнає раптової серцевої смерті — різниця, яка означає тисячі пацієнтів на рік, які нині виглядають як такі, що мають низький ризик за звичайними показниками .

Чому виявлення було таким складним

Раптова зупинка серця вбиває більш ніж 300 000 людей у США щороку і трапляється, коли електрична система серця раптово перестає працювати без попередження . Обермаєр зазначає, що існує ефективний спосіб лікування — імплантовані дефібрилятори, які повертають серце до нормального ритму, — але лікарі не можуть визначити, кому саме він потрібен, доки не стане надто пізно . Основна проблема в тому, що люди помирають настільки раптово, що майже неможливо дізнатися, що відбувалося всередині серця до цього; розтини виявляють структурні деталі, але не електричну роботу безпосередньо перед смертю .

Наступні кроки

Дослідники планують впровадити алгоритм у системах охорони здоров'я, щоб допомогти лікарям краще визначати, кому потрібен внутрішній дефібрилятор . Дослідження також відкриває шлях до нових пошуків фізіологічного механізму, що лежить в основі електричних збоїв серця. Обермаєр заявив, що мета — "не лише приймати кращі рішення, але й почати розуміти, що насправді відбувається з цими пацієнтами до того, як їхнє серце зупиняється" . Оскільки ЕКГ є рутинним, дешевим та доступним дослідженням у медичних центрах по всьому світу, цей інструмент можна масштабувати для порятунку життів .