ИИ повысил точность диагностики сердечной недостаточности до 93%
По приведенным в работе оценкам Global Burden of Disease на 2019 год, в мире с сердечной недостаточностью жили около 64 млн человек. В США к 2030 году число пациентов, по прогнозам, увеличится на 46% – до 6,2 млн, а ежегодные расходы системы здравоохранения превышают $30 млрд, значительная часть которых связана с лечением повторных обострений. В Европе ежегодно фиксируется до 15 млн случаев болезни и около 3 млн госпитализаций.
ИИ уже продемонстрировал потенциал в изменении клинической практики. Алгоритмы, обученные на данных электрокардиограмм и эхокардиографии, способны выявлять скрытые нарушения работы сердца – в частности, ранние признаки дисфункции левого желудочка, которая часто предшествует развитию сердечной недостаточности. По данным Mayo Clinic, такая система определяет патологию с высокой точностью, практически совпадающей с заключением врача-кардиолога. Это позволяет диагностировать болезнь еще до появления симптомов и значительно ускоряет постановку диагноза.
Кроме того, ИИ помогает оптимизировать терапию, определяя, какие пациенты лучше всего реагируют на конкретные препараты или методы лечения, включая кардиоресинхронизирующую терапию и имплантацию устройств. В сочетании с системами дистанционного мониторинга и носимыми сенсорами технологии обеспечивают круглосуточное наблюдение за состоянием пациентов, фиксируя частоту сердечных сокращений, аритмии, изменения веса и другие параметры.
Авторы отмечают, что ключевыми препятствиями для широкого внедрения остаются непрозрачность алгоритмов, недостоверность исходных данных и различия в подходах к сертификации медицинского ПО.
В разных странах регулирование медицинского ИИ строится на основе собственных правовых моделей. В ЕС действует закон AI Act, устанавливающий риск-ориентированный подход к оценке и контролю алгоритмов. В США использование таких технологий регулируется концепцией Software as a Medical Device (SaMD), разработанной Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA). В Великобритании надзор осуществляют агентство MHRA и институт NICE, которые делают акцент на доказательной базе и реальной клинической эффективности алгоритмов.
В России с апреля 2025 года обсуждается законопроект «О регулировании систем искусственного интеллекта», подготовленный группой юристов и представителей отрасли. Документ предусматривает определение понятия ИИ, введение требований по маркировке и классификации систем по уровню риска и обязательную сертификацию для решений, применяемых в здравоохранении.
По словам экспертов, развитие ИИ и интеграция цифровых двойников сердца, объединяющих данные визуализации, сенсоров и генетических тестов, могут радикально изменить подход к ведению пациентов. По их мнению, ИИ переводит кардиологию в новую фазу – позволяет сместить фокус медицины с устранения симптомов на предотвращение обострений и персонализированной модели ухода. Так, прогноз осложнений и подбор терапии будут основываться на анализе индивидуальных данных в реальном времени.
Ранее команда специалистов из университетов Европы, США и Азии представила модель DT-GPT, способную создавать цифровых двойников пациентов и прогнозировать динамику их состояния. По данным авторов, система превзошла существующие алгоритмы по точности и устойчивости к неполным медицинским записям, что открывает новые возможности для предиктивной аналитики.
По приведенным в работе оценкам Global Burden of Disease на 2019 год, в мире с сердечной недостаточностью жили около 64 млн человек. В США к 2030 году число пациентов, по прогнозам, увеличится на 46% – до 6,2 млн, а ежегодные расходы системы здравоохранения превышают $30 млрд, значительная часть которых связана с лечением повторных обострений. В Европе ежегодно фиксируется до 15 млн случаев болезни и около 3 млн госпитализаций.
ИИ уже продемонстрировал потенциал в изменении клинической практики. Алгоритмы, обученные на данных электрокардиограмм и эхокардиографии, способны выявлять скрытые нарушения работы сердца – в частности, ранние признаки дисфункции левого желудочка, которая часто предшествует развитию сердечной недостаточности. По данным Mayo Clinic, такая система определяет патологию с высокой точностью, практически совпадающей с заключением врача-кардиолога. Это позволяет диагностировать болезнь еще до появления симптомов и значительно ускоряет постановку диагноза.
Кроме того, ИИ помогает оптимизировать терапию, определяя, какие пациенты лучше всего реагируют на конкретные препараты или методы лечения, включая кардиоресинхронизирующую терапию и имплантацию устройств. В сочетании с системами дистанционного мониторинга и носимыми сенсорами технологии обеспечивают круглосуточное наблюдение за состоянием пациентов, фиксируя частоту сердечных сокращений, аритмии, изменения веса и другие параметры.
Авторы отмечают, что ключевыми препятствиями для широкого внедрения остаются непрозрачность алгоритмов, недостоверность исходных данных и различия в подходах к сертификации медицинского ПО.
В разных странах регулирование медицинского ИИ строится на основе собственных правовых моделей. В ЕС действует закон AI Act, устанавливающий риск-ориентированный подход к оценке и контролю алгоритмов. В США использование таких технологий регулируется концепцией Software as a Medical Device (SaMD), разработанной Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA). В Великобритании надзор осуществляют агентство MHRA и институт NICE, которые делают акцент на доказательной базе и реальной клинической эффективности алгоритмов.
В России с апреля 2025 года обсуждается законопроект «О регулировании систем искусственного интеллекта», подготовленный группой юристов и представителей отрасли. Документ предусматривает определение понятия ИИ, введение требований по маркировке и классификации систем по уровню риска и обязательную сертификацию для решений, применяемых в здравоохранении.
По словам экспертов, развитие ИИ и интеграция цифровых двойников сердца, объединяющих данные визуализации, сенсоров и генетических тестов, могут радикально изменить подход к ведению пациентов. По их мнению, ИИ переводит кардиологию в новую фазу – позволяет сместить фокус медицины с устранения симптомов на предотвращение обострений и персонализированной модели ухода. Так, прогноз осложнений и подбор терапии будут основываться на анализе индивидуальных данных в реальном времени.
Ранее команда специалистов из университетов Европы, США и Азии представила модель DT-GPT, способную создавать цифровых двойников пациентов и прогнозировать динамику их состояния. По данным авторов, система превзошла существующие алгоритмы по точности и устойчивости к неполным медицинским записям, что открывает новые возможности для предиктивной аналитики.
