Ученые из Люксембургского центра системной биомедицины разработали нейросеть, которая способна провести диагностику и найти нарушения в сердечном ритме за 30 минут до фибрилляции предсердий (ФП).

В данный момент для диагностики фибрилляции предсердий используется электрокардиография (ЭКГ). Однако данный вид обнаружения проблем нельзя назвать системой раннего продупреждения, поскольку обнаружение происходит непосредственно в момент возникновения.

Для обучения ИИ-модели использовали данные о частоте сердечных сокращений для подготовки модели глубокого обучения, которая может распознавать различные фазы, в числе которых синусовый ритм, предпредсердная аритмия и фибрилляция предсердий. Также нейросеть научили вычислять вероятность развития ФП.

Интервал R-R (RRI) из стандартной ЭКГ, который использовался для обучения ИИ-модели. Источник: https://newatlas.com/

Нейросеть получила название WARN, ее тестировали на проверке ЭКГ у 35- пациентов в китайской больнице. После тестирования модель показала точность предсказания ФП у пациентов за 31 минуту и 33 минуты с точностью 83% и 73% соответственно.

Данная разработка может быть внедрена в смартфоны для получения данных с умных часов. Такой подход поможет пациентам на постоянной основе контролировать сердечный ритм и обращаться к врачу в случае вероятного нарушения.

Ранее издание involta.media опубликовало статью о том, что качество работы ИИ-моделей может начать снижаться уже в этом году.