← На главную DHMEDIA

Умные часы предсказали ухудшение сердечной недостаточности за 14 дней

Алгоритм CardioID индийских исследователей выявил 82,6% случаев роста маркера NT-proBNP и опередил контроль веса по точности.

Индийские исследователи из Центра контроля хронических заболеваний в Нью-Дели показали, что алгоритм искусственного интеллекта на основе данных умных часов способен прогнозировать прогрессирование сердечной недостаточности раньше традиционных методов. Работа опубликована в журнале JACC: Heart Failure, сообщает medvestnik.ru.

Алгоритм CardioID в валидационной группе достиг площади под ROC-кривой 0,865 и корректно определил 82,6% случаев повышения уровня N-концевого про-В-типа натрийуретического пептида (NT-proBNP), который считается объективным маркером ухудшения состояния. При отсутствии ухудшения система не подавала ложную тревогу в 89,2% случаев.

Точнее контроля веса

Прямое сравнение с классическим методом дистанционного наблюдения — измерением массы тела — оказалось в пользу носимой электроники. При равном числе оповещений доля правильно выявленных эпизодов декомпенсации составила 40,8% против 7,2%, а положительная прогностическая ценность — 60,0% против 37,5%.

Ключевое преимущество — время предупреждения. Медиана опережения для CardioID составила 14 дней против четырёх у весового мониторинга. В 73,7% подтверждённых случаев система сигнализировала об ухудшении минимум за неделю до роста лабораторного маркера.

Что это значит для отрасли

Результаты усиливают доказательную базу для дистанционного мониторинга хронических пациентов с помощью потребительских носимых устройств — сегмента, который в клинических гайдлайнах пока опирается преимущественно на весы и опросники. Для разработчиков цифровых сервисов и страховщиков это аргумент в пользу интеграции wearable-данных в программы управления хроническими заболеваниями:

Авторы подчёркивают, что речь пока идёт о вспомогательном инструменте, а не о замене клинического наблюдения. Однако для систем здравоохранения, ищущих способы разгрузить кардиологические стационары, работа обозначает практический вектор развития удалённого мониторинга.

#ИИ в медицине#mHealth#телемедицина