Dekáda ve vývoji
Každý rok ve Spojených státech zemře více než 300 000 lidí na náhlou srdeční zástavu – stav, kdy elektrický systém srdce selže bez varování. Lékařská pohotovost může zabít jak vysoce rizikové starší dospělé, tak i zdánlivě zdravé mladé sportovce bez srdečních problémů. Zatímco interní defibrilátory, které uvedou srdce zpět do rytmu, mohou zachraňovat životy, zjišťování, kdo jej skutečně potřebuje, zůstává velmi sázkovou hrou. For more context on this story, see our ongoing more AI stories.
Nyní výzkumný tým pod vedením UC Berkeley objevil dříve nerozpoznaný signál v elektrokardiogramech (EKG), který dokáže detekovat vysoce rizikové pacienty dříve, než se jim zastaví srdce. Studie zveřejněná 24. června 2026 v časopise Nature by mohla změnit způsob, jakým lékaři určují, kdo potřebuje život zachraňující implantát.
„Lékařská rozhodnutí jsou opravdu těžká a myslím, že právě proto je pro mě umělá inteligence tak vzrušující,“ uvedl v univerzitní tiskové zprávě Ziad Obermeyer, docent na UC Berkeley's School of Public Health a hlavní autor studie. "Můžeme nejen dělat lepší rozhodnutí, ale také začít chápat, co se vlastně s těmito pacienty děje, než se jim zastaví srdce."
Trénink na 440 000 EKG
Pomocí více než 440 000 EKG ze Švédska spárovaných s informacemi z úmrtních listů vědci vycvičili model umělé inteligence k analýze špiček a křivek produkovaných elektrickými proudy srdce. Vyživovali model skeny od zdravých lidí, rizikových pacientů a těch, kteří později utrpěli srdeční smrt, dokud nerozpoznali vzory křivek jedinečné pro lidi, kteří náhle zemřeli.
Tým poté algoritmus ověřil v průběhu několika let na tisících dalších souborů pacientů ze Spojených států a Tchaj-wanu. Podle univerzity samotná kompilace dat trvala zhruba deset let a čerpala ze šesti let skenů ze švédského jednotného zdravotnického systému, dvou let de-identifikovaných EKG z nemocničního systému v San Diegu a samostatného souboru dat z Taipei.
„Dobrá umělá inteligence začíná dobrými daty,“ řekl Obermeyer, který je také součástí společného programu UCSF a UC Berkeley Computational Precision Health. "Bohužel data, jako jsou ta, která jsme použili pro tuto studii, jsou neuvěřitelně těžko dostupná. Je to velká část toho, proč se dnes tak málo klinické umělé inteligence používá."
Překonal standardní testy
Výsledky představují významný skok oproti současným screeningovým metodám. Nejčastěji používaná technika k identifikaci rizikových pacientů měří, kolik krve srdce vystříkne při každém úderu – známé jako ejekční frakce. Tyto testy identifikují vysoce rizikovou skupinu s 4,6% roční mírou náhlé srdeční smrti.
Systém umělé inteligence naproti tomu izoluje vysoce rizikovou skupinu se 7% roční sazbou – označuje větší skupinu pacientů, kteří jsou skutečně ohroženi, ale podle všech současných standardů vypadají jako nízkorizikové. Velká většina těchto pacientů by podle stávajících protokolů nikdy nebyla odeslána k dalšímu vyšetření.
Zatímco srdeční infarkt pramení z omezeného průtoku krve, srdeční zástava nastává, když elektrický proud srdce náhle přestane střílet. KPR a výboj z automatizovaného externího defibrilátoru mohou zachránit životy, ale přibližně 90 % těch, kteří utrpí náhlou srdeční zástavu mimo nemocnici, zemře během několika minut. Rychlost a nepředvídatelnost události činí prevenci mimořádně obtížnou.
Dilema defibrilátoru
Ironií náhlé srdeční smrti, poznamenal Obermeyer, je, že léčba již existuje – lékaři jen nemohou spolehlivě určit, kdo ji potřebuje včas. Implantabilní kardioverter-defibrilátory (ICD) jsou malá zařízení umístěná v hrudníku, která monitorují srdeční rytmy a poskytují výboje, když jsou detekovány nebezpečné vzorce.
Problém je dvojí. Za prvé, standardní test ejekční frakce vyžaduje, aby pacienti podstoupili důkladnější lékařské vyšetření – něco, co velká většina případných obětí nikdy nevěděla, že to potřebují. Zadruhé, dvě třetiny implantátů umístěných u pacientů označených současnými testy se ve skutečnosti nikdy nevystřelí, což znamená, že pacienti podstupují invazivní, nákladné procedury, aby zabránili nouzové situaci, se kterou se možná nikdy nesetkají.
"U určité části těchto lidí jsme mohli těmto úmrtím zabránit, kdybychom to věděli včas," řekl Obermeyer. "Mnoho životů přichází o životy lidí, kteří umírají na náhlou srdeční smrt, které lze předejít, pokud bychom měli lepší nástroje umělé inteligence k nalezení těchto věcí."
Co přijde dál
Další fáze projektu již začala. Obermeyer spolupracuje se zdravotnickými systémy ve Švédsku, na Tchaj-wanu a ve Spojených státech na nasazení algoritmu v nemocničních EKG databázích. U skenů, které systém označí jako vysoce rizikové, by lékaři informovali pacienty a nabídli jim možnost nosit náplast, která nepřetržitě monitoruje jejich srdce. Tato monitorovací data by mohla pomoci výzkumníkům lépe porozumět fyziologickému mechanismu v srdci, který generuje výmluvné signály – a mohla by nakonec vést k umístění potenciálně život zachraňujícího interního defibrilátoru.
Studie také otevírá dveře pro nový výzkum toho, co nástroj AI skutečně detekoval. Vzorce křivek, ve kterých se nacházel, se zdá, že souvisí se srdcem, které náhle a smrtelně selhává, ale přesný fyziologický mechanismus zůstává nejasný – otázka, od níž tým doufá, že pomůže zodpovědět nepřetržité monitorování.
Obermeyer také vytvořil webovou stránku, kde mohou jednotlivci, kteří mají zájem o posouzení vlastního rizika, zasílat základní informace a e-mailovou adresu, což výzkumnému týmu umožňuje kontaktovat je za účelem analýzy EKG, jakmile bude nástroj široce dostupný. Projekt čerpá z práce dvou organizací, které Obermeyer spoluzaložil – Dandelion Health a Nightingale Open Science – které působí na pomezí umělé inteligence a lékařského výzkumu.
Kromě bezprostředních klinických důsledků studie podtrhuje širší bod o AI v medicíně: největší hodnota této technologie nemusí spočívat v nahrazení lékařů, ale v odhalování vzorů neviditelných lidským očím – vzorců, které, jakmile je pochopíme, mohou každý rok zachránit tisíce životů.
"Bude také existovat nový způsob provádění vědy, který vychází z těchto nástrojů," řekl Obermeyer, "a je zábavné přemýšlet o tom, jak se to začíná dít."
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
