Боль в груди — не обязательно инфаркт: как ИИ поможет ставить диагноз пациентам скорых

В Центре сердечно-сосудистых наук Эдинбургского университета разработали алгоритм искусственного интеллекта для более быстрой и точной диагностики сердечных приступов. ИИ успешно прошел испытания с участием 10 286 пациентов по всему миру. Алгоритм помог врачам идентифицировать и исключать инфаркт миокарда у обратившихся с точностью 99,6%. Результаты исследования команды опубликованы в Nature Medicine.

Как поясняют медики, сегодня диагностика инфаркта миокарда опирается на измерение белка тропонина в крови, но при оценке результата анализа для всех используется один общепринятый порог. Такой подход не учитывает индивидуальные факторы: возраст, пол, сопутствующие заболевания. Предыдущие исследования, однако, показывают, что это влияет на точность диагностики: например, у женщин на 50% чаще бывает неверно поставлен первоначальный диагноз. Подобная ошибка у людей с сердечным приступом повышает риск смерти через 30 дней на 70%.

Новый алгоритм CoDE-ACS в разы повышает точность диагностики и помогает избежать роковой ошибки. Эту модель разрабатывали, привлекая данные 10 038 пациентов из Шотландии, которые попадали в неотложку с подозрением на инфаркт миокарда. В том числе алгоритм учился использовать такую информацию, как пол, возраст, результат ЭКГ, уровень тропонина и другие данные из истории болезни, чтобы предсказывать вероятность сердечного приступа по шкале от 0 до 100.

«Острая боль в груди — одна из наиболее частых причин обращения в неотложную помощь, для пациентов с сердечным приступом ранняя диагностика и лечение спасают жизни. К сожалению, многие менее серьезные состояния вызывают такие же симптомы. Использование ИИ для их отделения и поддержки клинических решений имеет огромный потенциал для улучшения ухода за пациентами», — считает профессор кардиологии Николас Миллс из Центра сердечно-сосудистых наук Эдинбургского университета.

В ходе тестирования ИИ смог не только верно поставить диагноз, но и исключить сердечный приступ у вдвое большего числа пациентов, чем предполагали медики. Алгоритм помог снизить долю ошибочной диагностики во всех категориях, независимо от пола, возраста и других факторов благодаря тому, что учитывал весь спектр данных.

Авторы предполагают, что ИИ поможет снизить нагрузку на отделения неотложной помощи и сделать их эффективнее, помогая быстро выявлять пациентов, которых можно безопасно отправлять домой, и тех, кому необходимо остаться в больнице. В данный момент это предположение проверяют в особенно переполненных отделениях неотложки в Шотландии.