Способен ли искусственный интеллект прогнозировать вероятность возникновения фибрилляции предсердий после перенесённого инсульта? Данному вопросу посвящено исследование учёных из Университета Пенсильвании. Результаты исследования опубликованы в Heart Rhythm Journal.
В исследовании принял участие 161 пациент с криптогенным (неустановленной этиологии) инсультом. Случайным образом пациенты были распределены в экспериментальную и контрольную группы.
Сначала проводилась запись ЭКГ, а также имплантация петлевого регистратора для выявления фибрилляции предсердий (более 30 секунд) на срок 1 год. Далее проводилась оценка ЭКГ: интерпретировался каждый цикл деполяризации и реполяризации сердца (волна P, комплекс QRS, волна T) во всех 12 отведениях. Также учитывались данные с имплантированного петлевого регистратора для выявления фибрилляции предсердий.
Для обучения свёрточных нейронных сетей учёные использовали 131 ЭКГ с синусовым ритмом, которые включали 339 положительных и 1077 отрицательных образцов данных. Тестовый набор данных состоял из 30 ЭКГ с синусовым ритмом, включавших в себя 83 положительных и 234 отрицательных образца данных.
Модель прогнозирования фибрилляции предсердий характеризовалась показателем AUC 0,71 [95% ДИ, от 0,63 до 0,76], что по данным ROC-анализа указывает на высокую достоверность прогностической модели. Специфичность составила 0,87, а чувствительность — 0,51. Сбалансированная оценка точности (показатель F1 в машинном обучении) равнялась 0,54, а точность — 0,78.
По мнению учёных, прогнозирование вероятности фибрилляции предсердий после криптогенного инсульта с помощью искусственного интеллекта может стать новым подходом в диагностике. Исследователи планируют оценить применимость нового диагностического метода на большей, чем в данном исследовании, выборке пациентов.