ИИ научился диагностировать серьёзные болезни сердца по примитивным данным с Apple Watch

Исследования американских учёных показали, что использование даже относительно примитивных средств диагностики типа получаемых при помощи Apple Watch данных одноканальной ЭКГ позволяет системам ИИ довольно точно выявлять серьёзные аномалии в здоровье сердечно-сосудистой системы пациентов.

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Авторы исследования, результаты которого были опубликованы в ходе ежегодной научной конференции кардиологов в Новом Орлеане, убеждены, что их открытия способны кардинально изменить ситуацию с выявлением кардиологических патологий в обществе. Преимуществом методики является широкий охват аудитории, поскольку умные часы сейчас носят многие люди, и они получают возможность диагностировать потенциально опасные состояния сердечно-сосудистой системы на ранних стадиях.

Получаемые с помощью Apple Watch данные уже позволяют диагностировать фибрилляцию предсердий и аритмию сердца. В своей работе учёные использовали в качестве эталона данные 110 006 пациентов, которые прошли более серьёзное обследование со снятием 12-канальной ЭКГ в период с 2015 по 2023 годы. На основе этих данных искусственный интеллект разработал алгоритм, позволяющий выявлять сердечные патологии, и его удалось опробовать на более чем 45 000 пациентов. Алгоритмы были обучены таким образом, чтобы выявлять опасные состояния на базе примитивных результатов диагностики типа снимаемой умными часами ЭКГ.

Эксперимент с участием 600 пациентов подразумевал отслеживание состояния их здоровья как при помощи ЭКГ на Apple Watch, так и при помощи профессионального оборудования для ультразвуковой диагностики. Алгоритм смог в 86 % случаев выявить аномалии в состоянии сердечной системы по данным с умных часов. При этом точность исключения подобных диагнозов достигла 99 %. Безусловно, выборка из 600 человек была не столь репрезентативной, но полученные результаты позволяют надеяться, что развитие таких методик диагностики смогут повысить точность диагностики сердечных заболеваний при помощи общедоступных средств.