Учёные обнаружили в электрокардиограммах ранее не распознаваемый электрический сигнал, который может помочь заранее выявлять повышенный риск внезапной сердечной смерти. Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли создали систему искусственного интеллекта для анализа таких признаков. Результаты работы опубликованы 24 июня 2026 года в журнале Nature, сообщает SciTechDaily.
Для обучения алгоритма специалисты использовали более 440 тысяч электрокардиограмм, собранных в шведской системе здравоохранения за шесть лет. Эти записи сопоставили со свидетельствами о смерти, чтобы определить особенности электрической активности сердца, связанные с последующей внезапной сердечной смертью. В выборку вошли здоровые люди, пациенты с сердечными заболеваниями и люди, умершие позднее по причинам, связанным с сердцем.
Затем модель проверили на отдельных наборах данных из Сан-Диего и Тайбэя. Она обнаружила малозаметные изменения формы волн на электрокардиограммах, которые обычно не учитываются при стандартной оценке состояния пациента. Связь этих признаков с повышенным риском установлена, однако физиологический механизм пока не определён.
Сейчас врачи чаще всего оценивают вероятность внезапной сердечной смерти по фракции выброса — показателю, отражающему объём крови, который сердце выталкивает при сокращении. От этого параметра, в частности, зависит решение об установке имплантируемого кардиовертера-дефибриллятора: устройство отслеживает опасные нарушения ритма и при необходимости наносит электрический разряд. Искусственный интеллект выделил группу пациентов с ежегодным риском внезапной сердечной смерти в 7%, тогда как среди людей, признанных высокорисковыми по традиционному критерию, этот показатель составил 4,6%.
Внезапная остановка сердца связана не с закупоркой сосуда, как при инфаркте, а с нарушением электрических сигналов, управляющих сокращениями. Ежегодно от остановки сердца умирают более 300 тысяч американцев, а около 90% людей, столкнувшихся с ней вне больницы, не выживают. При этом примерно две трети дефибрилляторов, установленных пациентам из группы высокого риска, ни разу не используют для нанесения разряда, тогда как многие погибшие не проходили специализированное обследование.
«Медицинские решения действительно сложны, и именно поэтому искусственный интеллект так меня воодушевляет. Мы можем не только принимать более правильные решения, но и начать понимать, что на самом деле происходит с этими пациентами до того, как их сердце остановится», — заявил ведущий автор исследования, доцент Школы общественного здравоохранения Калифорнийского университета в Беркли Зиад Обермейер. Его команда сотрудничает с медицинскими организациями в Швеции, Тайване и США, чтобы применять алгоритм к больничным базам электрокардиограмм; пациентов с повышенным риском планируют направлять на наблюдение с помощью носимых устройств. Учёным ещё предстоит установить, снижает ли использование системы смертность, а также выяснить, какие процессы в сердце формируют выявленные признаки.