Десятилетие в разработке

Каждый год в Соединенных Штатах более 300 000 человек умирают от внезапной остановки сердца — состояния, при котором электрическая система сердца выходит из строя без предупреждения. Неотложная медицинская помощь может привести к гибели как пожилых людей из группы высокого риска, так и, казалось бы, здоровых молодых спортсменов, не имеющих в анамнезе проблем с сердцем. Хотя внутренние дефибрилляторы, которые возвращают сердце в ритм, могут спасти жизни, выяснение того, кому он на самом деле нужен, остается игрой в угадайку с высокими ставками. Подробнее об этой истории — в нашем последние разработки в ИИ.

Теперь исследовательская группа под руководством Калифорнийского университета в Беркли обнаружила ранее нераспознанный сигнал в электрокардиограммах (ЭКГ), который может обнаружить пациентов с высоким риском до того, как у них остановится сердце. Исследование, опубликованное 24 июня 2026 года в журнале Nature, может изменить то, как врачи определяют, кому нужен жизненно важный имплантат.

«Медицинские решения действительно сложны, и я думаю, именно поэтому ИИ так волнует меня», — сказал Зиад Обермайер, доцент Школы общественного здравоохранения Калифорнийского университета в Беркли и ведущий автор исследования, в университетском пресс-релизе. «Мы можем не только принимать более правильные решения, но и начать понимать, что на самом деле происходит с этими пациентами, прежде чем у них остановится сердце».

Обучение на 440 000 ЭКГ

Используя более 440 000 ЭКГ из Швеции в сочетании с информацией из свидетельств о смерти, исследователи обучили модель искусственного интеллекта анализировать импульсы и формы сигналов, создаваемые электрическими токами сердца. Они использовали в модели сканы здоровых людей, пациентов из группы риска и тех, кто позже перенес сердечную смерть, пока модель не распознала шаблоны сигналов, уникальные для людей, которые внезапно умерли.

Затем команда проверяла алгоритм в течение нескольких лет на тысячах дополнительных файлов пациентов из США и Тайваня. По данным университета, только на сбор данных ушло примерно десять лет: на основе шестилетних сканирований из единой системы здравоохранения Швеции, двухлетних обезличенных ЭКГ из больничной системы Сан-Диего и отдельного набора данных из Тайбэя.

«Хороший ИИ начинается с хороших данных», — сказал Обермайер, который также участвует в совместной программе UCSF-UC Berkeley Computational Precision Health. «К сожалению, данные, подобные тем, которые мы использовали для этого исследования, невероятно труднодоступны. Это во многом объясняет, почему сегодня так мало клинического ИИ используется».

Превосходство в стандартных тестах

Результаты представляют собой значительный скачок по сравнению с нынешними методами скрининга. Наиболее часто используемый метод выявления пациентов из группы риска измеряет, сколько крови сердце выбрасывает при каждом ударе — это называется фракцией выброса. Эти тесты идентифицируют группу высокого риска с годовой частотой внезапной сердечной смерти 4,6%.

Система искусственного интеллекта, напротив, изолирует группу высокого риска с годовой ставкой 7%, отмечая большую группу пациентов, которые подвергаются реальному риску, но которые выглядят как люди с низким риском по всем текущим стандартам. Подавляющее большинство этих пациентов никогда бы не были направлены на дальнейшее обследование в соответствии с существующими протоколами.

В то время как сердечный приступ возникает из-за ограничения кровотока, остановка сердца происходит, когда электрический ток сердца внезапно прекращается. СЛР и шок от автоматического внешнего дефибриллятора могут спасти жизни, но примерно 90% тех, кто перенес внезапную остановку сердца вне больницы, умирают в течение нескольких минут. Скорость и непредсказуемость события чрезвычайно затрудняют его предотвращение.

Дилемма дефибриллятора

Ирония внезапной сердечной смерти, отметил Обермейер, заключается в том, что лечение уже существует — врачи просто не могут вовремя определить, кто в нем нуждается. Имплантируемые кардиовертеры-дефибрилляторы (ИКД) — это небольшие устройства, помещаемые в грудную клетку, которые контролируют сердечный ритм и производят разряды при обнаружении опасных закономерностей.

Проблема двоякая. Во-первых, стандартный тест фракции выброса требует от пациентов пройти более тщательное медицинское обследование, о необходимости которого подавляющее большинство возможных жертв даже не подозревали. Во-вторых, две трети имплантатов, установленных пациентам, отмеченным текущими тестами, на самом деле никогда не срабатывают, а это означает, что пациенты подвергаются инвазивным и дорогостоящим процедурам, чтобы предотвратить чрезвычайную ситуацию, с которой они, возможно, никогда не столкнутся.

«У некоторой части этих людей мы могли бы предотвратить эти смерти, если бы знали об этом вовремя», — сказал Обермайер. «Многие люди умирают от внезапной сердечной смерти, которую можно было бы предотвратить, если бы у нас были лучшие инструменты искусственного интеллекта для поиска этих вещей».

Что будет дальше

Следующий этап проекта уже начался. Обермейер работает с системами здравоохранения Швеции, Тайваня и США над внедрением алгоритма в больничные базы данных ЭКГ. Если при сканировании система помечает высокий риск, врачи уведомляют пациентов и предлагают им носить пластырь, который постоянно контролирует их сердце. Эти данные мониторинга могут помочь исследователям лучше понять физиологический механизм в сердце, который генерирует контрольные сигналы, и в конечном итоге могут привести к установке потенциально спасательного внутреннего дефибриллятора.

Исследование также открывает двери для новых исследований того, что на самом деле обнаружил инструмент ИИ. Формы сигналов, на которые он ориентировался, похоже, связаны с внезапными и фатальными сбоями в работе сердца, но точный физиологический механизм остается неясным — вопрос, на который команда надеется, что постоянный мониторинг поможет ответить.

Обермайер также создал веб-сайт, на котором люди, заинтересованные в оценке собственного риска, могут предоставить основную информацию и адрес электронной почты, что позволит исследовательской группе связаться с ними для анализа ЭКГ, как только инструмент станет более широко доступным. Проект основан на работе двух организаций, соучредителем которых является Обермейер — Dandelion Health и Nightingale Open Science — которые работают на стыке искусственного интеллекта и медицинских исследований.

Помимо непосредственных клинических последствий, исследование подчеркивает более широкую точку зрения на ИИ в медицине: наибольшая ценность технологии может заключаться не в замене врачей, а в выявлении закономерностей, невидимых для человеческого глаза — закономерностей, которые, если их понять, могут спасать тысячи жизней каждый год.

«Также появится новый способ заниматься наукой, основанный на этих инструментах», — сказал Обермайер, — «и интересно думать о том, как это начнет происходить».

---

Будьте в курсе ИИ

Последние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.

Читать больше новостей об ИИ →