Искусственный интеллект превзошёл врачей в прогнозировании риска внезапной сердечной смерти у пациентов. Ключевое преимущество системы — анализ ранее недооцененных снимков сердца в сочетании с полным набором медицинских данных. Это позволяет выявить скрытые патологии, невидимые при стандартной диагностике. Работа, проведённая специалистами Университета Джонса Хопкинса (Johns Hopkins University), может спасти жизни и предотвратить ненужные операции, такие как установка дефибрилляторов.
«Сейчас люди умирают в расцвете сил из-за отсутствия защиты, а другие живут с бесполезными дефибрилляторами», — поясняет ведущий автор исследования Наталья Траянова (Natalia Trayanova), научный сотрудник, специализирующаяся на ИИ в кардиологии.
Методы исследования
Модель MAARS (Multimodal AI for Ventricular Arrhythmia Risk Stratification) оценивает индивидуальный риск, используя:
- Разнообразные медицинские записи, включая историю болезней.
- Контрастные МРТ-снимки сердца, где ИИ впервые обнаруживает критические патологии. Например, при гипертрофической кардиомиопатии (ГКМП) — заболевании, поражающем 1 из 200–500 человек, — ИИ выявляет опасные зоны фиброза (рубцевания ткани), неразличимые для врачей.
«Мы извлекаем скрытую информацию из снимков, которую раньше игнорировали», — подчёркивает Траянова.
Результаты исследования
- Точность ИИ: 89% для всех пациентов, 93% для группы риска 40–60 лет.
- Сравнение с врачами: Текущие клинические рекомендации в США и Европе предсказывают риск с точностью ~50%. Наталья Траянова называет это «не лучше бросания костей».
- Модель объясняет причины риска, помогая разработать персонализированное лечение.
- Тестирование проведено в Университетской больнице Джонса Хопкинса (Johns Hopkins Hospital) и Институте сердца и сосудов Сэнгера (Sanger Heart & Vascular Institute).
«ИИ кардинально меняет клиническую практику», — заявляет соавтор Джонатан Криспин (Jonathan Crispin), кардиолог из Джонса Хопкинса.
Заключение и перспективы
Исследование опубликовано в журнале «Nature Cardiovascular Research». В 2022 году команда Траяновой создала аналогичную модель для пациентов с инфарктами. Следующие шаги:
- Тестирование алгоритма на более широкой выборке.
- Адаптация под другие болезни: кардиальный саркоидоз и аритмогенная кардиомиопатия правого желудочка.
- Цель: Внедрение ИИ в рутинную диагностику для предотвращения смертей и оптимизации лечения.
Литература:
Nature Cardiovascular Research (2025). DOI: 10.1038/s44161-025-00679-1