ИИ научился ранней диагностике заболеваний сердца по ЭКГ с точностью 94,2%
Большая языковая модель архитектуры трансформер (то есть предназначенная для обработки естественного языка) умеет интерпретировать электрокардиограммы не хуже живых медиков. В клинической практике специально обученная LLM может стать удобным инструментом для ранней диагностики заболеваний сердца по ЭКГ.
Сердечно-сосудистые заболевания остаются одной из главных проблем здравоохранения — ежегодно они становятся причиной почти 18 миллионов преждевременных смертей. Главная трудность заключается в том, чтобы обнаружить патологию на ранней стадии, пока лечение еще может быть по-настоящему действенным. ЭКГ остается стандартным методом регистрации электрической активности сердца и, соответственно, распространенным диагностическим инструментом. Однако расшифровка ЭКГ требует высокой квалификации, отнимает много времени и не исключает ошибок в интерпретации.
Специалист по искусственному интеллекту Амаль Милуд Ауидат из Университета Шадди Бенджедида в Эль-Тарфе обучила одномерную трансформерную модель на трех наборах данных ЭКГ и проверила ее. Результаты приведены в International Journal of Medical Engineering and Informatics.
Сначала «ИИ-кардиолог» показал стопроцентную точность. Исследовательница быстро поняла, в чем дело: в данные для тестирования попали те же ЭКГ, на которых обучалась модель — она их попросту запомнила. После тщательной фильтрации был получен более правдоподобный (но тоже весьма впечатляющий) результат — 94,2%. Такая точность в сочетании с клинической оценкой специалиста могла бы дать медицинским командам более надежный инструмент для принятия решений о дальнейшей диагностике и возможном лечении пациента.
Вместе с тем исследователи подчеркивают, что их подход требует доработки и валидации на независимых клинических выборках, прежде чем его можно будет опробовать в реальной врачебной практике.
