Поддержать нас
Беларусы на войне
  1. «Без паники». В парламенте заметили, что средняя зарплата «взбудоражила» людей, и бросились успокаивать — оцените, убедительно ли вышло
  2. «Никак не могли выяснить причину». Купившая Belgee беларуска рассказала в Threads о проблеме, с которой столкнулась — многим откликнулось
  3. «Нет слов, одни эмоции». Минчанка искала того, кто нашел и вернул ее кошелек, а тот вдруг объявился сам и через милицию требует награду
  4. Для водителей этой осенью собираются ввести новшество
  5. В Минске создают гигантскую сеть видеонаблюдения во дворах — на 20 тысяч камер. За чем они будут следить
  6. В России князя Дмитрия Донского (чьи мощи нашли недавно) считают святым. Рассказываем, чем в реальности он отличился
  7. «Южные и восточные районы рискуют стать непригодными для жизни в ближайшие 10 лет». Ученый — о том, как спасти водоемы от обмеления
  8. Келлог рассказал, зачем США начали переговоры с Лукашенко
  9. «Не стоит делать вид, что мы все — Там и Здесь — вместе и заодно». Большое интервью с одним из самых популярных беларусских писателей
  10. «Пафосное говно». Беларуска показала в Threads полученную «бацькаву кашулю» — там быстро придумали более полезные семьям подарки
  11. У украинцев спросили об отношении к Лукашенко, Беларуси и беларусам. Вот результаты
  12. Пропавший в 2022 году украинский экс-депутат нашелся в Беларуси — во главе одного из заводов
  13. «Знатно офигели». Карточки каких беларусских банков работают в ЕС, а каких — нет (истории тех, кто проверил это на практике)


/

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.