Передовий штучний інтелект AIRE, створений на основі аналізу великих наборів даних, точно прогнозує ризик серцево-судинних захворювань і смертності, надаючи клініцистам інструмент для більш персоналізованого та довгострокового планування лікування пацієнтів.
Нещодавнє дослідження, опубліковане в журналі The Lancet, представило нову модель штучного інтелекту для обробки електрокардіограм (ЕКГ), яка дозволяє точно прогнозувати як загальну смертність, так і ризики серцево-судинних захворювань, таких як шлуночкова аритмія, атеросклероз та серцева недостатність. Модель, названа AIRE, використовує дані про медичну історію пацієнтів та результати обстежень, що значно підвищує точність прогнозування у порівнянні з традиційними методами.
ЕКГ залишається основним інструментом для оцінки серцевої діяльності вже понад сто років, однак до останнього часу інтерпретація цих даних базувалась на експертних оцінках та традиційних алгоритмах. Розвиток машинного навчання (ML) та штучного інтелекту (ШІ) дозволив створювати моделі, здатні передбачати захворювання з точністю, що часто перевищує прогнози людських фахівців. Проте ранні моделі ШІ мали низку обмежень, зокрема труднощі у прогнозуванні довгострокових ризиків та брак інформативності для цілеспрямованого медичного втручання.
На відміну від попередніх моделей, платформа AIRE використовує криві виживання для кожного пацієнта, що дозволяє прогнозувати “час до смертності”, а не лише оцінювати ризики на фіксованих часових інтервалах. Розробка AIRE проводилась на основі даних пацієнтів із різних регіонів та включала аналіз результатів для восьми окремих моделей, спрямованих на прогнозування як загальної смертності, так і специфічних серцевих подій, таких як серцева недостатність, шлуночкова аритмія тощо.
Для досягнення високої точності модель навчали на даних від клінічних установ з усього світу, а також проводили порівняння з іншими методами прогнозування. Тестування показало, що AIRE може точно прогнозувати серцеву недостатність навіть у тих пацієнтів, які не мають історії серцево-судинних захворювань. Крім того, модель продемонструвала надійні результати навіть при аналізі даних з одного відведення ЕКГ, що відкриває перспективи для використання платформи у віддаленому моніторингу пацієнтів.
Завдяки інтеграції біологічної правдоподібності модель AIRE є більш зрозумілою та передбачуваною для клініцистів. Використовуючи дослідження генетичних та фенотипічних асоціацій, модель встановила зв’язок між низкою біомаркерів (таких як фракція викиду лівого шлуночка) і прогнозованими ризиками, що робить прогнозування AIRE обґрунтованим з медичної точки зору.
Висновки
Платформа AIRE демонструє високу ефективність у прогнозуванні серцево-судинних ризиків та смертності, надаючи лікарям потужний інструмент для довгострокового планування лікування пацієнтів. Модель є практичною та зрозумілою, що спрощує її впровадження у різних клінічних умовах. Завдяки можливості віддаленого використання, AIRE також стає цінним інструментом для моніторингу пацієнтів у регіонах з обмеженим доступом до медичних послуг, що може значно покращити діагностику та лікування серцево-судинних захворювань на глобальному рівні.
