ИИ существенно меняет лечение сердечно-сосудистых заболеваний, помогая в ранней диагностике, прогнозировании рисков, персонализации лечения

Российская модель ИИ поможет в раннем выявлении ишемии

Ученые представили новую методику раннего выявления ишемической болезни сердца. Она основана на анализе данных электрокардиографа сверхвысокого разрешения с применением искусственного интеллекта.
Автор Наука Mail
Сердце, болезни которого помогает лечить ИИ
ИИ существенно меняет лечение сердечно-сосудистых заболеваний, помогая в ранней диагностике, прогнозировании рисков, персонализации леченияИсточник: Freepik

Разработка специалистов Института аналитического приборостроения РАН направлена на решение проблемы ранней диагностики ишемической болезни сердца. Это заболевание, возникающее из-за атеросклероза коронарных артерий, остается одной из главных причин смертности в мире.

Традиционные методы ЭКГ часто фиксируют изменения лишь при уже развившейся ишемии. Как пояснили Наука Mail в институте, новая технология использует электрокардиограф сверхвысокого разрешения, который способен регистрировать не только стандартные сигналы, но и высокочастотные микропотенциалы в диапазоне от 100 до 2000 Гц.

Эти микропотенциалы связаны с активностью ионных каналов в клетках сердечной мышцы и более чувствительны к начальным изменениям, вызванным недостатком кровоснабжения. Для обработки сложных данных, полученных с такого прибора, была применена многослойная сверхточная нейронная сеть. Исследование проводилось в рамках эксперимента по моделированию острой ишемии у лабораторных животных. Ученые фиксировали данные ЭКГ сверхвысокого разрешения на трех основных этапах: стабилизации состояния, искусственно вызванной ишемии и последующего восстановления кровотока.

Снимок сердца, ишемическую болезнь которого теперь можно выявить на ранней стадии
Электрокардиограф сверхвысокого разрешения регистрирует не только стандартные сигналы (0.05–100 Гц), но и высокочастотные микропотенциалы (100–2000 Гц), которые усиливаются в отдельном каналеИсточник: Unsplash

Задачей нейронной сети стала классификация фрагментов кардиограммы по четырем категориям, соответствующим этим этапам, включая переходную фазу между нормой и явной ишемией. Именно в этот период традиционные признаки, например подъем ST-сегмента, могут еще не проявляться, а изменения в высокочастотных компонентах сигнала уже присутствуют. После обработки массива данных общей продолжительностью более 150 часов модель показала точность классификации на уровне 85,7%.

Это означает, что система на основе искусственного интеллекта может с высокой долей вероятности идентифицировать ранние признаки ишемического поражения сердца по специфическим изменениям в микропотенциалах. Разработка носит прикладной характер и в перспективе может быть интегрирована в клиническую практику для раннего выявления рисков у пациентов. Финансовую поддержку работы обеспечило Министерство науки и высшего образования РФ.

Ранее Наука Mail рассказывала, что новый сканер способен заметить проблемы с сердцем сквозь кожу.