Стэнфордская нейросеть распознаёт аритмии как опытный кардиолог

Исследователи из Стэнфордского университета по заказу Департамента здравоохранения США разработали глубокую нейронную сеть (DNN), анализирующую электрокардиограммы. Она уже показала результаты, сопоставимые с интерпретациями опытных кардиологов.

Помимо Стэнфордского университета в работе принимали участие специалисты сети Национальных институтов здравоохранения США. Вместе они подготовили нейронную сеть для классификации двенадцати типов ритма, включая распознавание десяти видов аритмий.

Обучение проводилось на базе из 91 232 амбулаторных ЭКГ от 53 549 пациентов, длительное время носивших портативный кардиограф Zio XT от iRhythm. Для простоты использования он обходится одним отведением, поэтому не пригоден для детальной оценки функционального состояния сердца. Однако его возможностей хватает для распознавания нарушений ритма.


Первые тесты DNN выполнялись на малой выборке из 30-секундных кардиограмм, снятых на частоте 200 Гц у 328 пациентов. База находится в открытом доступе на GitHub. Для сравнения кардиограммы были аннотированы группой из 6 сертифицированных практикующих кардиологов. Результат DNN оказался даже точнее заключений медицинского консилиума.

Качество классификации сердечных ритмов, выполненной DNN, было отражено с помощью графика. Площадь под ROC-кривой составила 0,97 (максимально возможный результат: 1,0, а 0,5 соответствует случайному угадыванию). Средний балл (отображает чувствительность алгоритма) был зафиксирован на уровне 0,837, что также выше среднего балла, набранного в группе экспертов (0,78).

«Полученные данные позволяют предположить, что искусственный интеллект можно использовать для повышения точности интерпретации ЭКГ», – написал в блоге NIH директор группы Национальных институтов здравоохранения Фрэнсис Коллинз.

Несмотря на достигнутый успех, впереди предстоит большая работа по дальнейшему совершенствованию нейросети и проведению её независимых клинических испытаний. Возможно, в ближайшие годы созданная DNN станет помощником в скрининге и экспресс-анализах, но окончательный диагноз в любом случае будет ставить врач.

Источники: NIH.gov, Nature.

Загрузка ...
The Robot
Adblock
detector