Исследователи из Университета Джонса Хопкинса разработали ИИ-алгоритм, способный с высокой точностью предсказывать риск смертельной аритмии при гипертрофической кардиомиопатии.
Новая модель анализирует как медицинскую документацию, так и изображения МРТ, выявляя факторы, которые часто ускользают от внимания врачей, в том числе микроскопические рубцы на сердечной мышце.
Традиционные методы оценки рисков при кардиомиопатии имеют серьёзные ограничения. Врачи не всегда могут точно определить, кому действительно угрожает внезапная остановка сердца, в результате чего примерно половина пациентов не осведомлены о возможной опасности. При этом часть людей получает инвазивные процедуры, включая установку имплантируемых кардиовертеров-дефибрилляторов, хотя в них может не быть необходимости.
Новый алгоритм, обученный на объединённых медицинских и визуальных данных, показал точность от 89% до 93%. В возрастной группе от 40 до 60 лет, наиболее подверженной рискам, система достигла максимальных значений — 93%. Для всех возрастов результат составил 89%. Это превосходит точность клинических предсказаний, что подтверждает эффективность подхода на базе ИИ.
В публикации, размещённой на портале Science Daily, отмечается, что алгоритм может стать основой для пересмотра клинических подходов. Система не просто классифицирует пациентов по уровням риска, но и способна исключить из числа кандидатов на вмешательство тех, кому дефибрилляторы не принесут ощутимой пользы.
По мнению авторов исследования, технология позволит спасать жизни и при этом избежать ненужных процедур. ИИ предоставляет возможность точно определить, кому действительно требуется терапия, а кого можно избавить от лишнего вмешательства без ущерба для здоровья.
Ещё по теме:
- Apple оспорит рекордный штраф в €500 млн от Евросоюза
- Как ИИ помог победить мужское бесплодие после 18 лет попыток
- TikTok выпустит новую версию приложения для пользователей из США
