Недавнее исследование, опубликованное в журнале npj Digital Medicine, показывает, что технология искусственного интеллекта в сочетании с данными эхокардиографии может повысить эффективность диагностики поздней стадии сердечной недостаточности. Исследование, совместно проведенное учеными из Медицинского колледжа Вейля Корнеллского университета, Корнеллского технологического института, Колледжа вычислительной техники и информатики им. Энн С. Бауэрс Корнеллского университета, Медицинской школы Вагелоса Колумбийского университета и Нью-Йоркской пресвитерианской больницы, открывает новые направления для улучшения ухода за пациентами.
В настоящее время диагностика поздней стадии сердечной недостаточности зависит от кардиопульмонального нагрузочного тестирования, которое требует специального оборудования и персонала и обычно проводится только в крупных медицинских центрах, что затрудняет своевременное получение помощи многими пациентами. По оценкам, в США насчитывается 200 000 пациентов с поздней стадией сердечной недостаточности, и лишь немногие из них ежегодно получают надлежащее лечение.
Исследовательская группа протестировала новый метод на основе ИИ, который использует изображения эхокардиографии и электронные медицинские карты для высокоточного прогнозирования ключевого показателя — пикового потребления кислорода, заменяя традиционное тестирование. Доктор Фэй Ван, заместитель декана по искусственному интеллекту и науке о данных в Медицинском колледже Вейля Корнеллского университета, отметил: «Это открывает многообещающий путь для более эффективной оценки пациентов с поздней стадией сердечной недостаточности с использованием данных рутинного ухода».
Этот результат является первым продуктом Инициативы по искусственному интеллекту в кардиологии, направленной на оптимизацию лечения сердечной недостаточности с помощью ИИ. Доктор Нир Уриэль, руководитель отделения поздней стадии сердечной недостаточности и трансплантации сердца в Нью-Йоркской пресвитерианской больнице, заявил, что сотрудничество между клиническими экспертами и исследователями ИИ способствовало технологическому прогрессу. Доктор Дебора Эстрин, заместитель декана Корнеллского технологического института, добавила: «Это пример того, как медицина формирует будущее ИИ».
Разработанная командой ИИ многомодальная модель машинного обучения обрабатывала данные, включая динамические эхокардиограммы, изображения волновых форм и электронные медицинские записи. Модель была обучена на данных 1000 пациентов и проверена на 127 пациентах, достигнув точности прогнозирования около 85%, что превосходит предыдущие методы.
Исследователи уже запланировали клиническое исследование, для проведения которого требуется одобрение Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США. Доктор Уриэль подчеркнул: «Если этот метод получит широкое распространение, он изменит клиническую практику и улучшит качество жизни пациентов». Применение инструментов ИИ в диагностике сердечной недостаточности демонстрирует потенциал технологий для улучшения здравоохранения.
Детали публикации: Автор: Weill Cornell Medical College; Название: «AI tool shows promise in diagnosing advanced heart failure»; Опубликовано в: «npj Digital Medicine» (2026).
