O tehnologie AI poate depista în două secunde semnele unor boli grave de inimă. A fost antrenată pe peste 10 milioane de ECG-uri
O tehnologie bazată pe inteligență artificială poate identifica, în mai puțin de două secunde, indicii ale unor boli grave ale inimii într-o electrocardiogramă obișnuită. Sistemul dezvoltat de cercetători de la Imperial College London a fost antrenat pe milioane de ECG-uri și poate detecta semnale asociate insuficienței cardiace și bolilor valvelor inimii, inclusiv informații atât de subtile încât nu pot fi recunoscute prin simpla examinare a traseului de către un medic. Tehnologia nu pune singură diagnosticul, dar ar putea identifica mult mai repede pacienții care au nevoie de investigații suplimentare.
Rezultatele cercetării au fost prezentate la Congresul Societății Europene de Cardiologie din 2026, organizat la München, iar autorii vorbesc despre o tehnologie „superumană” nu pentru că ar urma să înlocuiască medicii, ci pentru că algoritmul poate extrage din semnalul electric al inimii informații pe care ochiul uman nu le poate identifica direct.
Inteligența artificială caută informații ascunse într-un ECG
Electrocardiograma este unul dintre cele mai utilizate teste medicale din lume. Înregistrează activitatea electrică a inimii și este folosită în mod obișnuit pentru identificarea unor probleme precum tulburările de ritm cardiac sau modificările asociate unui infarct.
Un ECG standard durează numai aproximativ zece secunde, iar la nivel mondial sunt efectuate în jur de un miliard de astfel de investigații în fiecare an, potrivit British Heart Foundation.
Cercetătorii de la Imperial College London au pornit însă de la ideea că traseul ECG conține mult mai multe informații decât cele pe care medicii le pot interpreta în mod obișnuit.
Cu ajutorul inteligenței artificiale, modelul caută tipare extrem de subtile în activitatea electrică a inimii și le corelează cu modificările structurale sau funcționale observate ulterior la pacienți.
„Aceste rezultate sugerează că există, potențial, mult mai multă informație ascunsă într-un ECG de rutină decât putem recunoaște noi atunci când îl privim”, a explicat dr. Ahmed El-Medany, cercetător al British Heart Foundation la Imperial College London și coordonator al analizei.
Algoritmul a fost antrenat pe 10,6 milioane de electrocardiograme
Dimensiunea bazei de date folosite pentru dezvoltarea sistemului este una dintre cele mai importante informații suplimentare oferite de British Heart Foundation.
Cercetătorii au pus la dispoziția inteligenței artificiale aproximativ 10,6 milioane de electrocardiograme, împreună cu rapoartele medicale asociate acestora. Ulterior, sistemul a fost antrenat să stabilească legături între anumite caracteristici ale ECG-ului și bolile inimii.
O etapă suplimentară de pregătire a folosit 72.475 de electrocardiograme asociate unor investigații imagistice care arătau structura și funcționarea inimii. Practic, inteligența artificială a putut învăța ce modificări minuscule de pe un ECG corespund unor probleme observate ulterior la ecocardiografie.
Tehnologia a fost apoi verificată pe două grupuri independente de pacienți din Statele Unite: unul format din 5.442 de persoane și altul din 61.520 de pacienți.
În total, rezultatele provin astfel din testarea pe aproximativ 67.000 de pacienți.
A identificat până la 81% dintre pacienții cu insuficiență cardiacă
Una dintre problemele investigate a fost reducerea fracției de ejecție a ventriculului stâng, adică scăderea capacității principalei camere de pompare a inimii de a trimite sângele în organism.
Aceasta este una dintre manifestările insuficienței cardiace.
În grupul de 5.442 de pacienți, inteligența artificială a identificat 77% dintre persoanele care prezentau o funcție de pompare redusă. În grupul mai mare, de 61.520 de pacienți, procentul a ajuns la 81%.
Algoritmul a fost testat și pentru bolile valvelor cardiace.
În cazul stenozei aortice, o afecțiune în care valva aortică nu se mai deschide corespunzător și limitează circulația sângelui din inimă, sistemul a identificat 90% dintre cazurile din grupul mai mic și aproximativ 80% dintre cele din grupul mare.
Performanța a variat însă în funcție de tipul bolii valvulare analizate, iar aceste cifre nu trebuie interpretate ca o „precizie de 90%” valabilă pentru orice boală de inimă.
Nu înlocuiește ecocardiografia și nu pune singură diagnosticul
Aceasta este și una dintre principalele precizări făcute de cercetători.
Inteligența artificială nu poate confirma sau exclude singură insuficiența cardiacă ori o boală a valvelor. Rolul ei ar fi, cel puțin într-o primă etapă, acela de sistem de triere.
Un pacient care face un ECG din orice motiv ar putea fi semnalat automat drept persoană cu risc ridicat. Medicul l-ar putea trimite apoi mai rapid la o ecocardiografie, investigația cu ultrasunete care permite examinarea structurii și funcționării inimii.
Profesorul Fu Siong Ng, cardiolog la Imperial College London și unul dintre principalii cercetători ai proiectului, spune că pacienții pot aștepta în prezent luni de zile pentru o ecografie cardiacă după trimiterea făcută de medic. Sistemul AI ar putea ajuta la prioritizarea celor care au cea mai mare probabilitate de a avea o afecțiune importantă.
Există și o altă posibilă utilizare: descoperirea întâmplătoare a unei boli la pacienții care au făcut ECG-ul pentru cu totul alt motiv.
Algoritmul ar putea analiza automat toate electrocardiogramele realizate într-un spital și ar putea marca acei pacienți la care apar semnale asociate insuficienței cardiace sau bolilor valvelor, chiar dacă medicii nu suspectaseră inițial aceste afecțiuni.
Tehnologia este deja testată pe pacienți ai NHS
Cercetarea a trecut între timp de etapa testării exclusiv pe baze de date.
British Heart Foundation anunță că sistemul este verificat în prezent pe ECG-uri provenite de la 590 de pacienți ai serviciului public britanic de sănătate, NHS, din Londra și Bristol.
Cercetătorii estimează că tehnologia ar putea ajunge la utilizarea de rutină pentru pacienți în aproximativ doi ani, însă acest termen depinde de rezultatele testelor clinice și de etapele necesare pentru introducerea unui asemenea sistem în practica medicală.
Există deja și o companie creată pentru transformarea proiectului de cercetare într-o tehnologie utilizabilă în spitale. Cardiovolt.ai este un spin-off rezultat din cercetările realizate la National Heart and Lung Institute din cadrul Imperial College London.
Profesorul Fu Siong Ng este directorul medical al companiei, iar obiectivul inițial este folosirea inteligenței artificiale pentru descoperirea bolilor precum insuficiența cardiacă și afecțiunile valvelor care pot trece neobservate la un ECG interpretat convențional.
Cercetătorii vor să ducă inteligența artificială și pe aparatele ECG portabile
Următorul pas ar putea face tehnologia și mai accesibilă.
Echipa vrea să afle dacă aceleași informații pot fi obținute cu aparate ECG mai simple și portabile, nu doar cu electrocardiografele standard cu 12 derivații folosite în spitale.
Dr. Ahmed El-Medany spune că aceasta este una dintre întrebările importante rămase după rezultatele obținute până acum: dacă algoritmul funcționează la fel de bine pe pacienții NHS și dacă poate identifica aceleași semnale folosind dispozitive ECG mult mai simple.
În paralel, cercetătorii de la Imperial College lucrează de mai mult timp la modele AI capabile să extragă din electrocardiograme informații despre numeroase alte probleme medicale. British Heart Foundation arată că tehnologia dezvoltată de grupul profesorului Ng a fost studiată inclusiv pentru hipertensiune, diabet și boli renale, ceea ce sugerează că un test conceput în urmă cu peste un secol pentru activitatea electrică a inimii ar putea deveni, cu ajutorul inteligenței artificiale, o sursă mult mai bogată de informații despre starea de sănătate a pacientului.
