Мультимодальное глубокое обучение для выявления острого инфаркта миокарда по 12-канальн... — 3 февраля 2026 г. в 19:52:41.015
Мультимодальное глубокое обучение для выявления острого инфаркта миокарда по 12-канальной электрокардиограмме: многоцентровое исследование с межбольничной валидацией. Актуальность и цель. Острый инфаркт миокарда (ОИМ) остается одной из основных причин смертности в мире, где своевременная диагностика критически важна для раннего вмешательства. 12-канальная электрокардиограмма (ЭКГ) является ключевым инструментом для выявления ОИМ. Хотя модели глубокого обучения (ГО) показывают перспективность в автоматизированном анализе ЭКГ, большинство предыдущих исследований опираются на небольшие, тщательно отобранные наборы данных с ограниченной внешней валидацией, что сужает их клиническую применимость. Методы и результаты. Авторы разработали мультимодальную модель ГО (Conv-BiLSTM-Attn), объединяющую сверточные и рекуррентные нейронные сети с механизмом внимания. Использовался крупный многоцентровой набор данных, включающий 145656 ЭКГ от 96813 пациентов из трех шведских больниц. Модель обучалась для выявления ОИМ с использованием исходных сигналов 12-канальной ЭКГ и демографических данных (возраст, пол). Производительность модели оценивалась по двум протоколам внешней валидации: обобщение между больницами (GAH) и исключение одной больницы (LOHO). Модель достигла площади под ROC-кривой (AUROC) 0.848 (95% ДИ: 0.84–0.86) и площади под кривой точности-полноты (AUPRC) 0.456, что отражает дисбаланс классов (~6–10% распространенность ОИМ) по протоколу GAH. Показатели AUROC в подгруппах варьировались от 0.79 до 0.92 в зависимости от возраста и пола. При оптимизированном по критерию Йодена пороге (0.439) модель показала чувствительность 0.736, специфичность 0.793, отрицательную прогностическую ценность 0.976 и взвешенную F1-меру 0.837. По протоколу LOHO значения AUROC варьировались от 0.801 до 0.849. При порогах Йодена (0.34–0.50) чувствительность находилась в диапазоне от 0.671 до 0.776, а специфичность — от 0.651 до 0.801, что подтвердило способность к обобщению между различными центрами. Модель Conv-BiLSTM-Attn превзошла эталонные модели, а метод Score-CAM визуализировал релевантные сегменты ST–T. Выводы. Данная модель ГО может обеспечить точное и воспроизводимое выявление ОИМ по рутинным ЭКГ, при этом архитектура Conv-BiLSTM-Attn превосходит существующие эталонные подходы. По материалам: European Heart Journal - Digital Health, Volume 7, Issue 2, March 2026, ztaf125, https://doi.org/10.1093/ehjdh/ztaf125