Нейропомощник для кардиолога
По данным Минздрава, с января по июнь 2025 года от сердечно-сосудистых заболеваний в России умерло 406 тысяч человек. Это примерно один человек в минуту. Молодые исследователи из МГУ уверяют, что могут изменить ситуацию: они создают нейросеть, которая «читает» результаты ЭКГ на уровне опытного врача и выявляет риски еще до появления симптомов.
Как работает технология? Когда она появится в поликлиниках, и не создают ли такие девайсы угрозу? Что, через 10–15 лет мы будем обсуждать здоровье с роботами, а не с живыми терапевтами? Эти вопросы мы задали Араму Аветисяну, руководителю исследовательской группы ИСП РАН.
ГН: ВОЗ сообщает, что свыше 80% смертей в России вызваны заболеваниями сердца и сосудов. Есть исследования, которые показывают, что ИИ может справляться с рутинными процессами и делать прогноз заболевания, не всегда доступный специалисту. Современный рынок регулярно пополняется крупными игроками, такими как Philips Healthcare, Schiller Ag. Теперь такая нейромодель появилась в рамках вашей научной работы. Расскажите, как она устроена?
– В основе технологии действительно лежат нейросетевые модели. На вход они принимают стандартную цифровую запись ЭКГ, анализируют полученный сигнал и выдают оценку наличия или отсутствия целого ряда заболеваний сердца. При этом технология работает в паре с любым кардиографом, который выдает цифровую ЭКГ.
ГН: Устойчивость любых алгоритмов зависит от качества самого датасета и разнообразия записей, словно человек, который объездил много стран. Как обучалась ваша модель и через какие алгоритмы она будет распознавать паттерны кардиосигналов?
– Мы обучили нейросеть на массиве из более чем миллиона ЭКГзаписей, размеченных кардиологами. Также применили подходы, которые помогают создавать устойчивые модели – они работают с любыми типами ЭКГ, независимо от числа отведений. Такая методика и масштаб данных позволили модели точно распознавать характерные признаки, указывающие на сердечные заболевания с высокой точностью.
Мы адаптировали модель так, чтобы она могла анализировать не только стандартные 12-канальные ЭКГ, но и записи с меньшим числом отведений, например, 1- или 6-канальные. Это особенно важно, потому что такие ЭКГ проще снимать: достаточно установить электроды на руках и ногах. Все это легко можно сделать и в домашних условиях. Это решение делает возможным массовый скрининг и упрощает диагностику в условиях, где доступ к полноценному оборудованию ограничен. Например, в сельских поликлиниках.
ГН: Кстати, насчет массового скрининга. Говорят, что сердце нужно проверять 1–2 раза в год. Если взять все население России, нагрузка на специалистов – колоссальная. Чем конкретно ваша нейросеть будет полезна врачам и пациентам?
– Мы рассчитываем, что для врачей, особенно при большой нагрузке, модель станет надежным помощником. Потенциально она поможет быстрее выделять пациентов, обращая внимание на критические патологии, и может выступать в роли второго мнения, снижая нагрузку. Для пациентов главное – скорость и доступность: они получают предварительную оценку быстрее и могут вовремя обратиться за медицинской помощью.
ГН: Сервис «Справочник врача» провел опрос: половина российских врачей готовы доверять рекомендациям ИИ при постановке диагнозов, другая половина – нет. Еще интересно, что только 7% готовы доверить нейромодели свое здоровье. Как вы считаете, стоит ли врачам доверять нейросети?