22.10.2026 03:13 Наталия Миколаенко MIGnews

ИИ по ЭКГ во сне научили предсказывать риск сердечных болезней на 10 лет вперед

Американские исследователи показали, что по электрической активности сердца на ранних стадиях сна можно оценить риск будущих проблем со здоровьем. Для этого достаточно данных одного отведения электрокардиограммы (ЭКГ), записанного на груди во время сна.

Искусственный интеллект на их основе прогнозирует вероятность нарушений сердечного ритма, инсульта, сердечной недостаточности и смерти от любых причин в течение 10 лет. Результаты опубликованы в журнале SLEEP при поддержке Национальных институтов здравоохранения США (NIH).

Группа под руководством ученых Университета Эмори сначала обучила систему глубокого обучения на данных почти 16 тысяч пациентов, которые проходили исследование сна в Массачусетской больнице общего профиля в Бостоне. Затем модель проверили на двух других наборах данных: почти 10 тысяч пациентов больницы Университета Эмори и 13 тысяч пациентов медицинского центра Бет Израэль Диконесс в Бостоне. В итоге алгоритм смог разделить участников на группы с разным уровнем долгосрочного сердечно-сосудистого риска.

После поправки на традиционные факторы риска и характеристики сна прогноз сохранился. При росте рассчитанного ИИ показателя риска на одно стандартное отклонение вероятность фибрилляции предсердий повышалась на 103–172%, сердечной недостаточности - на 69–133%, смерти от любой причины - на 65–82%, инсульта - на 19–40%. Значительно повышенный риск инфаркта миокарда выявили только в одной из групп.

Наиболее информативной оказалась самая поверхностная стадия сна. По мнению авторов, быстрые вегетативные колебания в этот период могут усиливать едва заметные отклонения в динамике сердечного ритма или проведении нервных импульсов.

Добавление данных ЭКГ во время сна улучшило существующие модели оценки риска на 6% для фибрилляции предсердий, на 9% для сердечной недостаточности и на 7% для прогноза смертности. Авторы признают, что эти цифры могут казаться скромными, но они повышают способность отличать тех, у кого разовьется сердечная недостаточность, от тех, у кого нет, сверх традиционных методов.

Профессор Технологического института Джорджии Гари Клиффорд отметил, что включение таких показателей в исследования сна может помочь в ранней диагностике и более активном подходе к лечению пациентов.

Полисомнография, золотой стандарт диагностики нарушений сна, часто фиксирует и работу сердца, но если эти данные не вызывают тревоги, ими редко пользуются. Традиционные модели оценки риска обычно опираются на ЭКГ в состоянии бодрствования или при ходьбе.

Исполняющий обязанности директора Национального института сердца, легких и крови Дэвид Гофф считает, что подобные подходы в будущем можно встроить в существующие тесты как скрининг. По его словам, следующим шагом должна стать оценка того, улучшает ли такая информация традиционные методы прогнозирования рисков.