Инструменты искусственного интеллекта способны устранить существующий разрыв в оказании кардиологической помощи детям в мире

Кардиологи постоянно сталкиваются с одной острой проблемой: миллионы детей с врожденными пороками сердца в беднейших уголках Земли лишены качественного медицинского обслуживания из-за нехватки современного оборудования. Чтобы решить эту проблему, специалисты Бостонской детской больницы начали работу над проектом, цель которого — применение искусственного интеллекта (ИИ) для улучшения диагностики и лечения детских сердечно-сосудистых заболеваний.

Джошуа Мэйуриэн, исследователь из лаборатории CHAI, утверждает: «В развитых странах медицинская помощь доступна многим, но в отдаленных районах диагностика сложных состояний затруднительна. Современные технологии на основе ИИ могут радикально изменить ситуацию, позволяя быстрее выявлять болезни сердца и подбирать соответствующее лечение».

Основная задача лаборатории CHAI – разработка алгоритмов обработки данных электрокардиограмм (ЭКГ), которые представляют собой простой и широко используемый метод измерения электрической активности сердца. Несмотря на относительную простоту ЭКГ, комбинация ее с технологиями ИИ способна раскрыть скрытые особенности состояния сердца, которые сложно увидеть при обычном анализе.

Особенно успешным примером является созданный специалистами CHAI алгоритм, предназначенный для идентификации аритмий. Согласно статье, опубликованной в журнале JACC: Clinical Electrophysiology, алгоритм глубокого обучения превзошел стандартные коммерческие продукты по эффективности выявления опасных состояний, таких как синдром Вольффа-Паркинсона-Уайта и синдром удлиненного интервала QT, увеличивающий риск внезапной смерти.

Другое достижение лаборатории – алгоритм, позволяющий определять ранние признаки дисфункции левого желудочка сердца, что традиционно невозможно определить с помощью обычной ЭКГ. Используя элемент сигнала ЭКГ, известный как комплекс QRS, алгоритм определяет незаметные изменения в работе сердечной мышцы, сигнализирующие о нарушении сократительной функции.

Команда разработчиков рассчитывает, что внедрение этих инструментов позволит врачам в труднодоступных регионах успешно справляться с проблемами диагностики и лечения сердечно-сосудистых заболеваний, несмотря на острую нехватку профессиональных кардиологов.

Масштабные базы данных Бостонского госпиталя, содержащие сотни тысяч записей о заболеваниях, собранных за шестьдесят лет, обеспечивают уникальный ресурс для обучения мощных алгоритмов машинного обучения, способных эффективно обрабатывать огромные объемы данных.

Современные цифровые технологии открывают путь к обеспечению высококачественными методами диагностики и лечения даже в местах, где традиционные способы недоступны.

Источник:
Joshua Mayourian et al, Expert-Level Automated Diagnosis of the Pediatric ECG Using a Deep Neural Network, JACC: Clinical Electrophysiology (2025). https://www.jacc.org/doi/10.1016/j.jacep.2025.02.003