Израильские ученые научили ИИ читать электрокардиограммы и разъяснять диагноз

Ученые Хайфского Техниона разработали ИИ-модель, которая способна прочитать электрокардиограмму, поставить диагноз и объяснить врачу, почему она пришла к такому выводу.

Электрокардиограмма (ЭКГ) – один из самых необходимых инструментов в современной медицине. Он используется для выявления проблем с сердцем, начиная от аритмии и заканчивая структурными аномалиями. В мире ежегодно проводятся миллионы ЭКГ, как в отделениях неотложной помощи, так и при обычном посещении врача. По мере совершенствования систем искусственного интеллекта (ИИ) они все чаще используются для анализа ЭКГ.

Но врачи должны понимать, почему ИИ ставит тот или иной диагноз, а модели часто работают как "черный ящик", выдавая результаты без объяснения причин. Врачи не всегда доверяют таким инструментам.

Исследователи из Хайфского Техниона разработали ИИ-модель, которая способна интерпретировать даже ЭКГ низкого качества и может объяснить свои выводы. Работа опубликована в журнале npj Digital Medicine.

В реальном мире у врачей не всегда есть доступ к идеальным снимкам. Иногда они вынуждены полагаться на бумажные распечатки с ЭКГ-аппаратов. Распечатку можно сфотографировать смартфоном, чтобы поделиться с коллегами или добавить в историю болезни пациента. Но эти фотографии могут быть наклонены, помяты или затенены, что значительно усложняет анализ с помощью ИИ.

Чтобы решить эту проблему, доктор Вадим Глинер в соавторстве с коллегами разработал новую ИИ-модель, которая понимает такого рода снимки. Метод обеспечивает точность на уровне пикселей и распознает даже мелкие детали. Модель понимает, где изображение, а где фон, и может объяснить, почему определенные состояния не проявляются на конкретном ЭКГ.

Разрабатывая методы, позволяющие ИИ говорить с врачами на привычном языке, исследователи прокладывают путь к созданию более надежных и широко применимых ИИ-моделей в кардиологии. Благодаря этим достижениям у врачей скоро появятся ИИ-помощники, которые будут интерпретировать снимки и выявлять сердечные аномалии, что приведет к более качественному и быстрому лечению пациентов.