Искусственный интеллект в действии: от концепции до клинического применения ЭКГ с поддержкой ИИ

Искусственный интеллект в кардиологии стремительно развивается, особенно в области анализа ЭКГ. Эксперты из Mayo Clinic — доктора Франсиско Лопес-Хименес и Пол Фридман — объясняют, почему электрокардиография стала отправной точкой для внедрения ИИ и как правильно оценивать новые решения.

Почему ЭКГ — идеальная платформа для ИИ

ЭКГ выбрана как первая цель для применения ИИ по двум ключевым причинам:

Универсальная доступность. Электрокардиография — часть рутинной клинической практики во всем мире. ЭКГ можно получить на любом континенте, включая запись с часов или смартфона.

Огромный объем физиологической информации. Хотя клиницисты уже извлекают из ЭКГ множество данных (ритм, острый инфаркт миокарда), исследователи предположили, что сигнал содержит гораздо больше скрытой информации, например о функции левого желудочка.

Первоначально команда пыталась выделить конкретные признаки — площадь под зубцом T, наклон зубцов T. Но с развитием нейронных сетей они применили технологии распознавания изображений, которые могут выявлять множественные тонкие нелинейные изменения в сигнале.

Прорывные результаты в диагностике дисфункции ЛЖ

При применении ИИ для выявления дисфункции левого желудочка по ЭКГ результаты поразили исследователей. Площадь под кривой составила 0,93 — уровень точности, к которому клиницисты не привыкли.

Первые рецензенты сомневались в реальности таких показателей, что потребовало дополнительной валидации результатов.

Критерии оценки ИИ-решений в клинике

При выборе ИИ-инструментов эксперты рекомендуют оценивать несколько ключевых параметров:

Точность и валидация. Алгоритм должен тестироваться на разнообразной популяции — не только по расе, этнической принадлежности и полу, но и по спектру заболеваний, которые встречаются клинически.

Клинически значимые различия. Важна способность отличать целевое заболевание от схожих состояний, а не просто разделять норму и выраженную патологию.

Оценка пост-внедренческих проблем. Необходимо заранее понимать потенциальные сложности после внедрения, чтобы не создать больше проблем, чем решить.

Три уровня применения ИИ в медицине

Доктор Фридман выделяет три категории медицинских ИИ-инструментов по сложности:

1. Автоматизация рутинных задач. ИИ выполняет то, что умеет человек, но неутомимо и в масштабе — например, анализирует ЭКГ на предмет фибрилляции предсердий.

2. Выявление скрытых заболеваний. Обнаружение патологии у внешне здоровых пациентов без симптомов. ЭКГ при профосмотре показывает слабость сердечной мышцы, подтверждаемую эхокардиографией.

3. Предсказание будущих заболеваний. Самый сложный уровень: ИИ выявляет аномалию, эхокардиография пока нормальная, но через два года развивается заболевание. Ретроспективно это доказано, но проспективные данные все еще собираются.

Практические аспекты внедрения

Необходимость больших данных. Для обучения нейронных сетей требуются сотни тысяч или миллионы примеров с точной маркировкой — это ЭКГ пациента с дисфункцией ЛЖ, это — с нормальной фракцией выброса.

Роль клинического чемпиона. В Mayo Clinic для каждого алгоритма назначается врач-чемпион, который работает с компьютерными учеными при разработке и внедрении. Это предотвращает принятие решений исключительно администраторами без клинического опыта.

Обход барьеров ЭМК. В Mayo создали внутреннюю приборную панель, которая открывается в веб-браузере внутри защищенной среды ЭМК. Это позволяет обходить медленные процессы согласования изменений в электронной медицинской карте.

Использование в практике. ИИ-инструменты анализа ЭКГ в Mayo использовались клиницистами (в основном не кардиологами) свыше миллиона раз. Анестезиолог перед наркозом может узнать, есть ли у пациента сердечная недостаточность, гипертрофическая кардиомиопатия или амилоидоз сердца.

Возможности для небольших учреждений

Для широкого распространения ИИ-технологий в отдаленных регионах существует несколько путей:

• Крупные производители ЭКГ-оборудования (GE, Philips) могут активировать функции ИИ переключателем

• Портативные ЭКГ-устройства (2-, 6-, 12-отведений) работают через смартфон за несколько сотен долларов

• Технология должна быть простой в использовании — как ChatGPT или смартфон

Экономические аспекты и возмещение расходов

В Mayo ИИ-инструменты внедряются как средства клинических решений без возмещения расходов, но для устойчивого широкого распространения потребуется финансовая модель. Проведенные исследования показали способность диагностировать излечимые заболевания, которые ранее не выявлялись.

📌 Основные выводы для практикующих врачей

• ЭКГ с ИИ может выявлять дисфункцию ЛЖ с точностью 0,93 — это революционный прорыв в скрининговой диагностике
• При оценке ИИ-решений проверяйте три аспекта: точность на разнообразной популяции, способность различать схожие заболевания, предсказуемость пост-внедренческих проблем
• ИИ работает на трех уровнях сложности: автоматизация рутины, выявление скрытых болезней, предсказание будущих заболеваний
• Для успешного внедрения критичны: наличие врача-чемпиона для каждого алгоритма, интеграция в рабочий процесс без сложного обучения, обход бюрократических барьеров ЭМК
• Портативные ЭКГ-устройства за несколько сотен долларов открывают возможности ИИ-диагностики в отдаленных регионах без дорогостоящей инфраструктуры