Фибрилляция предсердий – самый распространенный тип нарушения ритма сердца, который является фактором риска для развития сердечной недостаточности, инсульта и сосудистых когнитивных нарушений. Ранняя диагностика и лечение лежат в основе принципов ведения таких пациентов.
Учеными из Люксембурга была разработана система прогнозирования фибрилляции предсердий из нормального синусового ритма на основе технологий машинного обучения. Система способна предупреждать о предстоящем нарушении за 30 минут до его начала с точностью около 80%. Результаты исследования опубликованы в журнале Patterns издательства Сell.
Система искусственного интеллекта получила название WARN (Warning of Atrial fibRillatioN). Она была обучена и протестирована на данных ЭКГ от 350 пациентов. Способность прогнозировать эпизод фибрилляции предсердий зависит от интервала R-R (соответствует частоте сердечных сокращений), что определяется в том числе такими носимыми устройствами как смарт-часы. Более того, непосредственно работа алгоритмов машинного обучения может осуществляться смартфонами для оптимизации вычислительной нагрузки на менее мощных устройствах (т.е. смарт-часах).
В настоящее время диагностические методы позволяют определять фибрилляцию предсердий только в момент ее начала с использованием ЭКГ и возможность раннего предупреждения об этом состоянии отсутствует.
Подобные технологии в интеграции с носимыми девайсами (например, смарт-часами) способны в значительной мере поспособствовать более ранним и эффективным вмешательствам по поводу фибрилляции предсердий и, как следствие, к улучшению показателей исходов заболевания.
Источник: Marino Gavidia et al. Early warning of atrial fibrillation using deep learning // Patterns, 2024