SlonOgromniy
Пользователь
Для создания модели исследователи использовали более 266 000 записей 12-канальной ЭКГ у 110 000 взрослых пациентов. На основе этих данных был разработан алгоритм, способный определять структурные болезни сердца даже по одноканальной записи, аналогичной той, которую фиксируют смарт-часы. Ученые специально оставили только одно из двенадцати отведений ЭКГ и добавили в обучающие данные случайные помехи, чтобы имитировать реальное качество сигнала, снимаемого носимыми устройствами.
После разработки алгоритм прошел внешнюю проверку на выборках пациентов из муниципальных больниц и участников бразильского эпидемиологического исследования ELSA-Brasil. Затем исследователи провели проспективное испытание с участием 600 человек, которым записывали 30-секундную одноканальную ЭКГ с помощью умных часов, чтобы оценить эффективность алгоритма в реальных условиях.
Результаты удивили исследователей. При анализе одноканальных ЭКГ, полученных с медицинского оборудования, ИИ достиг 92% точности по стандартной шкале (где 100% – идеальный результат). При использовании записей, снятых с умных часов, эффективность составила 88%. Алгоритм показал высокую чувствительность (86%) и исключительную способность точно определять отсутствие заболевания (отрицательная прогностическая ценность – 99%).
Для обучения использовались данные пациентов Йельской больницы в Нью-Хейвене, собранные в 2015-2023 годах. Каждая ЭКГ сопоставлялась с результатами эхокардиографии, чтобы установить наличие или отсутствие структурных нарушений. После обучения и тестирования на независимых выборках ИИ был адаптирован для работы с шумными сигналами: в тренировочные данные специально добавляли легкие искажения, что сделало модель более устойчивой к реальным условиям.
В завершающем этапе исследования каждому из 600 участников проводили УЗИ сердца и одновременно записывали ЭКГ при помощи умных часов. Это позволило подтвердить, что даже краткая, 30-секундная запись с бытового устройства в сочетании с алгоритмом ИИ способна надежно выявлять серьезные заболевания сердца.
После разработки алгоритм прошел внешнюю проверку на выборках пациентов из муниципальных больниц и участников бразильского эпидемиологического исследования ELSA-Brasil. Затем исследователи провели проспективное испытание с участием 600 человек, которым записывали 30-секундную одноканальную ЭКГ с помощью умных часов, чтобы оценить эффективность алгоритма в реальных условиях.
Результаты удивили исследователей. При анализе одноканальных ЭКГ, полученных с медицинского оборудования, ИИ достиг 92% точности по стандартной шкале (где 100% – идеальный результат). При использовании записей, снятых с умных часов, эффективность составила 88%. Алгоритм показал высокую чувствительность (86%) и исключительную способность точно определять отсутствие заболевания (отрицательная прогностическая ценность – 99%).
Для обучения использовались данные пациентов Йельской больницы в Нью-Хейвене, собранные в 2015-2023 годах. Каждая ЭКГ сопоставлялась с результатами эхокардиографии, чтобы установить наличие или отсутствие структурных нарушений. После обучения и тестирования на независимых выборках ИИ был адаптирован для работы с шумными сигналами: в тренировочные данные специально добавляли легкие искажения, что сделало модель более устойчивой к реальным условиям.
В завершающем этапе исследования каждому из 600 участников проводили УЗИ сердца и одновременно записывали ЭКГ при помощи умных часов. Это позволило подтвердить, что даже краткая, 30-секундная запись с бытового устройства в сочетании с алгоритмом ИИ способна надежно выявлять серьезные заболевания сердца.
