Ученые Техниона и израильских медицинских центров создали модель DeepHHF, которая анализирует суточную ЭКГ по Холтеру — непрерывную запись сердечного ритма во время обычной жизни. Алгоритм обучили на десятках тысяч обследований и медицинских данных, собранных за два десятилетия. Его задачей было определить вероятность сердечной недостаточности в течение следующих пяти лет.
Вместо отдельных заранее выбранных показателей ИИ изучает всю запись и ищет слабые изменения ритма, формы сердечных сокращений и кратковременные аритмии. Такие эпизоды могут возникнуть ночью или при нагрузке и не попасть на короткую ЭКГ в кабинете врача.
Анализ полных суток оказался точнее проверки отдельного короткого отрезка и стандартной клинической оценки риска. Модель сохраняла результативность даже для заболеваний, диагностированных через 4-5 лет после обследования.
Люди, которых система относила к высокой группе риска, впоследствии чаще попадали в больницу и имели более высокий риск смерти. Однако DeepHHF не ставит диагноз: ее результат должен стать поводом для дополнительных исследований, например анализа крови и УЗИ сердца.
Пока разработку проверяли главным образом на данных из Израиля, а внешняя выборка была небольшой. Исследование опубликовано в журнале npj Digital Medicine.
Ранее Наука Mail рассказала, почему продукты с маркировкой «0% жира» не всегда полезны для сердца.