Научный сотрудник Амбариш Пандей (Ambarish Pandey) из Университета Техаса Юго-Западный медицинский центр (University of Texas Southwestern Medical Center) представил результаты исследования, демонстрирующего эффективность использования искусственного интеллекта (ИИ) для раннего выявления сердечной недостаточности в Кении.
Методы исследования
В рамках проспективного многоцентрового скринингового исследования были включены взрослые пациенты, обратившиеся в восемь медицинских учреждений Кении. Для оценки факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний использовался классификатор высокого риска на основе предшествующих сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) или шкалы Framingham Risk Score (FRS). Всем участникам проводилась 12-канальная ЭКГ, а наличие дисфункции левого желудочка (ЛЖ) оценивалось с помощью ИИ-алгоритма для ЭКГ (AiTiALVSD; Medical AI Co, Сеул, Республика Корея).
Результаты исследования
Исследуемая группа включала 5 992 участников со средним возрастом 55 лет, две трети из которых были женщинами (66%), и 65% были классифицированы как имеющие высокий риск сердечно-сосудистых заболеваний.
Распространённость дисфункции ЛЖ, оценённая с помощью ИИ-алгоритма для ЭКГ, составила 18,3%, причём более высокая распространённость наблюдалась среди лиц с высоким FRS (22,9%) или существующими ССЗ (32,0%), по сравнению с лицами с низким FRS (9,9%).
В подгруппе из 1 444 участников, у которых было проведено сопоставление результатов, дисфункция ЛЖ, подтверждённая эхокардиографией, была выявлена у 14,1%. ИИ-алгоритм для ЭКГ продемонстрировал отличные показатели по сравнению с эхокардиографией: чувствительность составила 95,6%, специфичность — 79,4%, а отрицательное предсказательное значение — 99,1%.
Заключение
Амбариш Пандей (Ambarish Pandey) и его коллеги подчёркивают потенциал ИИ-алгоритмов для ЭКГ как относительно недорогого и масштабируемого инструмента для скрининга на наличие сердечных заболеваний, включая сердечную недостаточность, в группах риска в условиях ограниченных ресурсов.
Научный сотрудник Бернард Самия (Bernard Samia), старший автор и президент Кенийского кардиологического общества (Kenya Cardiac Society), добавляет, что исследование показывает возможность использования ИИ-алгоритмов для ЭКГ в качестве инструмента для массового скрининга на сердечные заболевания в странах с ограниченными ресурсами.
Литература:
Implementing an AI-ECG based algorithm to screen for left ventricular dysfunction in Kenya: a prospective cohort study: esc365.escardio.org/presentation/302715
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики АО «СЗМЦ» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей
E-mail для связи – [email protected];
