Ученые научили нейросеть распознавать разные виды инфаркта по ЭКГ
Источник: Новости науки
МОСКВА, 16 сентября. /Новости науки/. Ученые в Швейцарии создали нейросеть для выявления разных видов инфаркта по электрокардиограмме. Исследование опубликовано в журнале Digital Medicine.
Разработка может помочь быстрее оценивать состояние пациентов с подозрением на инфаркт и определять, кому требуется срочная помощь кардиолога. Исследователи проверили алгоритм на нескольких формах заболевания, включая случаи без характерного подъема сегмента ST — участка линии на кардиограмме.
«При инфаркте с подъемом сегмента ST модель превзошла врачей в интерпретации ЭКГ», — пишут исследователи. Для этой формы заболевания показатель качества распознавания AUROC у нейросети составил 0,96, а у врачей — 0,89. Он отражает способность отличать пациентов с изучаемым заболеванием от остальных: единица соответствует идеальному результату, а 0,5 — случайному угадыванию.
Команда с участием специалистов Базельского университета и университетской больницы Базеля обучила модель на ЭКГ 173 396 госпитализированных пациентов. Для дополнительного обучения и внутренней проверки использовали данные 7 591 человека, для независимой внешней проверки — 4 370 пациентов с подозрением на острый инфаркт. В обоих исследованиях, на которых проверяли алгоритм, окончательные диагнозы проходили централизованную экспертную оценку.
Нейросеть анализирует цифровую ЭКГ в 12 отведениях — стандартную запись электрической активности сердца с разных направлений. При выявлении инфаркта без подъема сегмента ST показатель AUROC составил 0,81. В этой группе алгоритм лучше распознавал инфаркт первого типа: результат достиг 0,82. Для второго типа показатель оказался ниже — 0,75.
Эти типы различаются механизмом возникновения. Первый связан с образованием тромба в коронарной артерии на фоне повреждения атеросклеротической бляшки. Второй возникает, когда поступление кислорода к сердечной мышце не соответствует ее потребностям, без такого острого тромботического события.
Отдельно авторы оценили выявление инфаркта, связанного с закупоркой коронарной артерии. Здесь AUROC достиг 0,91. Однако за высоким общим результатом скрывалось существенное ограничение: модель часто пропускала случаи закупорки, при которых на ЭКГ не было подъема сегмента ST.
Качество работы зависело и от особенностей пациентов. Алгоритм лучше справлялся с анализом записей более молодых людей, у которых прежде не было заболеваний сердца. Авторы считают разработку перспективной для быстрой оценки риска и раннего привлечения кардиолога к лечению.
При инфаркте из-за недостаточного кровоснабжения погибает часть клеток сердечной мышцы. В диагностике используют несколько методов: ЭКГ помогает оценить электрическую активность сердца, а анализы крови — обнаружить признаки повреждения его клеток.
Разработка может помочь быстрее оценивать состояние пациентов с подозрением на инфаркт и определять, кому требуется срочная помощь кардиолога. Исследователи проверили алгоритм на нескольких формах заболевания, включая случаи без характерного подъема сегмента ST — участка линии на кардиограмме.
«При инфаркте с подъемом сегмента ST модель превзошла врачей в интерпретации ЭКГ», — пишут исследователи. Для этой формы заболевания показатель качества распознавания AUROC у нейросети составил 0,96, а у врачей — 0,89. Он отражает способность отличать пациентов с изучаемым заболеванием от остальных: единица соответствует идеальному результату, а 0,5 — случайному угадыванию.
Команда с участием специалистов Базельского университета и университетской больницы Базеля обучила модель на ЭКГ 173 396 госпитализированных пациентов. Для дополнительного обучения и внутренней проверки использовали данные 7 591 человека, для независимой внешней проверки — 4 370 пациентов с подозрением на острый инфаркт. В обоих исследованиях, на которых проверяли алгоритм, окончательные диагнозы проходили централизованную экспертную оценку.
Нейросеть анализирует цифровую ЭКГ в 12 отведениях — стандартную запись электрической активности сердца с разных направлений. При выявлении инфаркта без подъема сегмента ST показатель AUROC составил 0,81. В этой группе алгоритм лучше распознавал инфаркт первого типа: результат достиг 0,82. Для второго типа показатель оказался ниже — 0,75.
Эти типы различаются механизмом возникновения. Первый связан с образованием тромба в коронарной артерии на фоне повреждения атеросклеротической бляшки. Второй возникает, когда поступление кислорода к сердечной мышце не соответствует ее потребностям, без такого острого тромботического события.
Отдельно авторы оценили выявление инфаркта, связанного с закупоркой коронарной артерии. Здесь AUROC достиг 0,91. Однако за высоким общим результатом скрывалось существенное ограничение: модель часто пропускала случаи закупорки, при которых на ЭКГ не было подъема сегмента ST.
Качество работы зависело и от особенностей пациентов. Алгоритм лучше справлялся с анализом записей более молодых людей, у которых прежде не было заболеваний сердца. Авторы считают разработку перспективной для быстрой оценки риска и раннего привлечения кардиолога к лечению.
При инфаркте из-за недостаточного кровоснабжения погибает часть клеток сердечной мышцы. В диагностике используют несколько методов: ЭКГ помогает оценить электрическую активность сердца, а анализы крови — обнаружить признаки повреждения его клеток.
