Кардіомонітор Zio Patch, розроблений компанією iRhythm. Дані, зібрані цими пристроями, допомогли вченим натренувати нейронну мережу.
Вчені зі Стенфордського університету (Stanford University) розробили нейронну мережу, яка розпізнає порушення серцевого ритму точніше, ніж кардіологи. Для цього алгоритму згодували дані ЕКГ майже 30 000 пацієнтів - ця вибірка в 500 разів більше, ніж у найбільших дослідженнях, відомих на даний момент. Препринт роботи опубліковано в репозиторії arXiv.
Людей, у яких підозрюють аритмію, як правило, направляють до лікарні на ЕКГ. Але якщо ЕКГ не виявляє проблем, лікар може видати пацієнту носимий кардіомонітор і відправити його додому - займатися звичайними справами, поки пристрій відстежує роботу серця. Як правило, так звана «тривала реєстрація ЕКГ» триває до 7 днів, але відносно недавно з'явилися монітори, що дозволяють вести спостереження в два рази довше - два тижні. До них належить Zio від компанії iRhythm - саме його використовували під час нового дослідження. За 14 днів, поки триває запис, девайс накопичує сотні годин даних, які потім аналізують чи не посекундно. Це дозволяє виявити небезпечні аритмії, деякі з яких дуже складно відрізнити від невинних відхилень.
Дослідники зі Стенфорда подивилися на діагностику аритмії з точки зору проблеми обробки даних. Вони вирішили створити алгоритм, здатний аналізувати ЕКГ-сигнали і розпізнавати 12 типів порушень ритму. Вчені домовилися з iRhythm, і компанія надала їм дані 300 000 користувачів Zio, з яких вибрали 30 000 осіб. Автори роботи зібрали 64 000 записів тривалістю 30 секунд - кожен шматочок проаналізував фахівець, який класифікував сегменти ЕКГ за виглядом ритму.
На основі цих даних дослідники натренували свірточну нейронну мережу. Через 7 місяців вона самостійно аналізувала ЕКГ і розпізнавала аритмію. Для того щоб оцінити точність машинної діагностики, дослідники використовували 336 кардіограм, які не увійшли в навчальний набір. Спочатку їх переглянула група з трьох кардіологів: лікарі повинні були прийти до спільної думки про те, з аритмією якого роду вони мають справу - ці оцінки стали «золотим стандартом», з яким порівнювали інші результати. Потім те ж саме доручили 6 медикам, які виконували завдання незалежно один від одного. Залишалося протестувати нейронну мережу і подивитися, хто ближче підійшов до еталону - штучний інтелект або кардіологи-одинаки.
«Різниця в сигналах серцебиття може бути дуже непомітною, але вона справляє величезний вплив на те, як ви будете лікувати пацієнта, - пояснює один з авторів роботи Пранав Раджпуркар (Pranav Rajpurkar). - Наприклад, дві форми аритмії, відомої як атріовентрикулярна блокада (АВБ) першого і другого ступеня, на вид дуже схожий і немає», друга, а немає «, друга, друга, а, а, друга» втручатися (АВБ) Виявилося, що в багатьох випадках нейронна мережа дає більш точний діагноз, ніж лікарі, і найяскравіше це проявляється якраз у випадку АВБ. «Одна з важливих особливостей цієї роботи, на мій погляд, полягає в тому, що ми не просто розпізнаємо аномалії - ми розпізнаємо аномалії різних типів з високою точністю, - говорить член наукової групи Авні Ханнан (Awni Hannun). - Ви певно не знайдете такого рівня точності десь ще».
Штучний інтелект теж часом допускав помилки, плутаючи види аритмії, але крім високої точності у нього були й інші важливі переваги - висока швидкість і повна відсутність втоми. Автори роботи відзначають, що нейронна мережа не розпізнає багато захворювань серця, включаючи інфаркт міокарда, проте її можна вдосконалити в ході подальших досліджень. Вони сподіваються, що в майбутньому алгоритми полегшать роботу кардіологів або навіть зовсім замінять їх у віддалених районах, де лікаря немає, а носимі пристрої - є.