Mākslīgais intelekts EKG ierakstos atrod pazīmes, kas var norādīt uz pēkšņas sirds apstāšanās risku

Kalifornijas Universitātes Berklijā (UC Berkeley) pētnieki izstrādājuši mākslīgā intelekta sistēmu, kas parastos sirds elektriskās aktivitātes ierakstus jeb elektrokardiogrammas (EKG) izmanto, lai atpazītu cilvēkus ar paaugstinātu pēkšņas sirds apstāšanās risku. Rezultāti publicēti žurnālā Nature. Šādu apstāšanos ASV katru gadu piedzīvo vairāk nekā 300 000 cilvēku, un tā rodas, kad pēkšņi izjūk sirds elektriskā sistēma un sirds pārstāj sūknēt asinis.

Kā sistēma tika apmācīta

Algoritmu apmācīja, izmantojot vairāk nekā 440 000 EKG ierakstu no Zviedrijas vienotās veselības aprūpes sistēmas, aptverot sešu gadu periodu. Ierakstus salīdzināja ar miršanas apliecībām, lai atšķirtu veselus cilvēkus, pacientus ar zināmiem sirds riskiem un tos, kas vēlāk miruši pēkšņā sirds nāvē. Pēc tam sistēmu pārbaudīja ar datiem no kādas Sandjego slimnīcu sistēmas (divu gadu anonimizēti EKG ieraksti) un atsevišķu pacientu datu kopu no Taibei.

Salīdzinājums ar pašreizējo praksi

Ārsti šobrīd galvenokārt vērtē, cik daudz asiņu sirds izpumpē ar katru sitienu, un pēc tā izlemj par implantējama defibrilatora nepieciešamību. Šādi atlasītai grupai pēkšņas sirds nāves risks gadā ir 4,6 %, bet mākslīgā intelekta atlasītai grupai — 7 %. Turklāt algoritms atrada arī plašāku augsta riska cilvēku loku, tostarp tūkstošus, kurus pēc pašreizējām vadlīnijām parasti uzskatītu par zema riska pacientiem. Sistēma strādā ar parastiem EKG attēliem, kas slimnīcās jau tiek ierakstīti.

Pašreizējai pieejai ir arī trūkumi: aptuveni divas trešdaļas implantēto defibrilatoru augsta riska pacientiem nekad nav jāiedarbina. Savukārt aptuveni 90 % cilvēku, kas pēkšņu sirds apstāšanos piedzīvo ārpus slimnīcas, mirst dažu minūšu laikā.

Nākamie soļi

Pētījuma vadošais autors Ziads Obermeijers, UC Berkeley Sabiedrības veselības skolas asociētais profesors un neatliekamās palīdzības ārsts, sadarbojas ar veselības aprūpes sistēmām Zviedrijā, Taivānā un ASV, lai algoritmu ieviestu slimnīcu EKG datubāzēs. Pacientiem ar augstu riska novērtējumu varētu piedāvāt valkāt plāksteri, kas nepārtraukti ieraksta sirds elektrisko aktivitāti. Šie dati palīdzētu noskaidrot, kādas izmaiņas sirdī rada mākslīgā intelekta atpazītos signālus. Dažiem pacientiem papildu informācija varētu kļūt par pamatu ieteikumam implantēt defibrilatoru.