Поддержать нас
Беларусы на войне
  1. Пропавшую беременную минчанку нашли убитой
  2. Лукашенко: «Выиграть конфликт с расположенными по периметру государствами мы не можем»
  3. МВД хочет взять под контроль домофоны
  4. «Шокирован, если честно». Отец пятиклассницы пожаловался в TikTok на задачи по математике, а на следующий день его уволили
  5. Беларуска более трех месяцев стоит в «новой» очереди на польскую визу — поговорили с ней. Выводы экспертов тоже не радуют
  6. Лукашенко доложили, какая область страны «самая счастливая». Он удивился
  7. «Один шанс на 200 миллионов». ГосТВ рассказало о маме тройняшек, попросившей у Лукашенко жилье, — но кое о чем забыло упомянуть
  8. Лукашенко предлагал женщинам «родить трех малышей и требовать что угодно». Минчанка родила тройню и попросила квартиру
  9. «Мы очень даже живы». Защитница Тихановского и Бабарико — о приговоре своему коллеге и будущем адвокатуры в Беларуси
  10. Семейные связи и хорошие должности. Где работают родственники невестки Лукашенко
  11. В Минске местами снимают рекламу казино. Недавно Лукашенко как раз говорил про «крути гуся»
  12. «Хренин призвал». Лукашенко заявил, что его младший сын служит в армии
  13. Российский блогер-боксер избил минчанина на Зыбицкой до комы, а после посчитал приговор суда незаконным


/

Ученые из Калифорнийского университета в Беркли разработали систему искусственного интеллекта, которая, по их данным, способна значительно точнее выявлять пациентов с высоким риском внезапной сердечной смерти. Алгоритм анализирует электрокардиограмму (ЭКГ) и находит ранее незамеченные сигналы, связанные с опасными нарушениями сердечного ритма.

Изображение используется в качестве иллюстрации. Фото: Unsplash
Изображение используется в качестве иллюстрации. Фото: Unsplash

Ежегодно в США от внезапной остановки сердца умирают более 300 тысяч человек. Это состояние возникает из-за сбоя в электрической системе сердца и часто происходит без предупреждающих симптомов. В группу риска входят как пожилые люди с сердечными заболеваниями, так и внешне здоровые молодые люди, включая спортсменов.

Сейчас врачи используют стандартные методы оценки риска, в том числе измерение фракции выброса — показателя того, насколько эффективно сердце перекачивает кровь. Однако этот подход несовершенен: он выявляет лишь часть пациентов, которым действительно может помочь установка имплантируемого дефибриллятора, а значительное число пациентов с высоким риском остаются незамеченными.

В новом исследовании команда под руководством профессора Циада Овермайера обучила ИИ-модель на данных более чем 440 тысяч ЭКГ из системы здравоохранения Швеции, сопоставленных с данными о смертности. Алгоритм анализировал электрические волны сердца, обучаясь различать паттерны у здоровых людей, пациентов из группы риска и тех, кто впоследствии умер от внезапной сердечной смерти.

Затем систему протестировали на независимых данных из США и Тайваня. По словам исследователей, ИИ показал более высокую точность, чем стандартные клинические тесты. В частности, он выделял группу пациентов с годовым риском внезапной сердечной смерти около 7%, тогда как традиционные методы — около 4,6%.

По мнению авторов работы, это может означать выявление тысяч дополнительных пациентов, которые сегодня считаются низкорисковыми, но на самом деле находятся в опасности.

Особенность подхода в том, что система работает только с ЭКГ — доступным и широко распространенным методом диагностики, который используется в большинстве медицинских учреждений мира.

Исследование опубликовано в журнале Nature. Ученые отмечают, что следующая задача — внедрение технологии в клиническую практику и дальнейшее изучение биологических механизмов, которые ИИ «распознал» в сердечных сигналах.

В будущем пациентов из группы риска планируют дополнительно обследовать с помощью носимых устройств мониторинга сердца, а при необходимости — рассматривать установку имплантируемого дефибриллятора.

При этом исследователи подчеркивают, что медицинские решения остаются сложными, а ИИ должен стать инструментом помощи врачу, а не заменой клинического решения.