ИИ по ночной ЭКГ оценил риск аритмии на годы вперёд

Подробно

Что именно сделали исследователи?

Работу «Prediction of cardiovascular outcomes using electrocardiography from overnight polysomnography» опубликовал журнал Sleep 9 октября 2026 года. В тот же день о ней сообщили Национальные институты здравоохранения США (NIH). Первый автор - Zuzana Koscova, исследователь кафедры биомедицинской информатики медицинской школы Университета Эмори. Среди соавторов - Gari D. Clifford, заведующий этой кафедрой и профессор биомедицинской инженерии Технологического института Джорджии. Исследование финансировал Национальный институт сердца, лёгких и крови США (NHLBI).

Ученые взяли нейросеть, заранее обученную распознавать аритмии, и адаптировали её к одноканальной ЭКГ, которую записывают во время полисомнографии в больничных лабораториях сна. Модель обрабатывала 15-секундные фрагменты сигнала вместе с экспертной разметкой бодрствования и фаз сна (REM, N1, N2, N3) и выдавала оценки для пяти исходов:

• впервые зарегистрированной фибрилляции предсердий;
• инсульта;
• инфаркта миокарда;
• сердечной недостаточности;
• смерти от любых причин.

Новое обследование на пациентах не проводилось: исследователи ретроспективно сопоставили уже сделанные ночные ЭКГ с последующими записями в медицинских картах.

На каких пациентах проверяли модель?

Модель обучали на данных Massachusetts General Hospital в Бостоне: после отбора в анализ вошли 15 809 пациентов, из них 12 381 - для обучения и 3428 - для внутренней проверки. Внешнюю проверку провели на двух независимых выборках: 9810 пациентов Emory University Hospital в Атланте и 12 576 пациентов Beth Israel Deaconess Medical Center в Бостоне. Всего в четырёх итоговых группах 38 195 человек.

В итоговую выборку попадали записи, где были ЭКГ, экспертная разметка фаз сна, индекс массы тела и дата события или последнего наблюдения. Максимальный срок наблюдения после исследования сна - 10 лет в выборке Emory и 7 лет в Beth Israel. Дату заболевания определяли по первому соответствующему коду МКБ-9/10 в электронной медкарте. Пациентов, у которых диагноз уже был до полисомнографии, из анализа этого заболевания исключали.

Можно ли по ЭКГ во сне предсказать мерцательную аритмию и сердечную недостаточность?

Сильнее всего оценка модели оказалась связана с фибрилляцией предсердий (мерцательной аритмией), сердечной недостаточностью и смертью от любых причин. Если оценка модели была выше на одно стандартное отклонение, скорректированное отношение рисков составляло:

• фибрилляция предсердий: 2,03 (95% ДИ 1,82-2,27) в Emory и 2,72 (2,31-3,21) в Beth Israel;
• сердечная недостаточность: 1,69 (1,55-1,85) и 2,33 (2,05-2,65);
• смерть от любых причин: 1,82 (1,60-2,06) и 1,65 (1,41-1,93).

Эти цифры показывают, насколько связан риск с оценкой модели. Они не значат, что у конкретного человека с высоким баллом вероятность заболеть вдвое выше. Индивидуальную абсолютную вероятность событий работа не устанавливала.

Авторы учитывали возраст, пол, индекс массы тела, курение, диабет, гипертонию, тяжесть апноэ сна, пробуждения, движения ног, длительность фаз сна и эффективность сна. У пациентов без прежних сердечно-сосудистых диагнозов связь оценки с последующей фибрилляцией предсердий, сердечной недостаточностью и смертью сохранилась.

Насколько модель улучшает обычный прогноз риска?

Исследователи добавили оценку нейросети к традиционным факторам риска и показателям сна. Индекс согласованности (C-index), который показывает, насколько хорошо модель различает пациентов с событием и без него, вырос так:

• фибрилляция предсердий: с 0,70 до 0,75 в Emory и с 0,77 до 0,81 в Beth Israel;
• сердечная недостаточность: с 0,72 до 0,75 и с 0,74 до 0,78;
• смерть от любых причин: с 0,74 до 0,78 и с 0,80 до 0,81.

«Добавление оценки нашей модели глубокого обучения улучшило прогнозирование сердечных исходов сверх известных факторов риска», - заявил Gari Clifford, соавтор исследования.

Предсказывает ли ночная ЭКГ инфаркт и инсульт?

Нет, по данным этой работы. Для инсульта и инфаркта миокарда добавление оценки модели к традиционным факторам риска сопоставимого улучшения не дало. Например, для инфаркта в выборке Beth Israel отношение рисков составило 1,10 при 95% ДИ 0,86-1,40, то есть связь статистически незначима.

Какие ограничения у исследования?

Авторы сами называют несколько существенных ограничений:

• диагнозы взяты из кодов медицинских карт без независимого клинического подтверждения;
• причины смерти были недоступны;
• модель могла улавливать ещё не диагностированную фибрилляцию предсердий прямо во время записи, а не предсказывать будущую;
• пациенты больничных лабораторий сна не представляют население в целом;
• ложноположительные оценки грозят лишними обследованиями, расходами и тревогой.

Чтобы снизить риск ошибки с фибрилляцией предсердий, исключали диагнозы, поставленные в течение месяца после исследования сна, а подозрительные фрагменты ЭКГ дополнительно смотрел кардиолог. Но вручную проверяли лишь пять 30-секундных фрагментов каждой помеченной записи, а не всю ночную ЭКГ.

Код для получения оценки нейросети авторы опубликовали. Данные Human Sleep Project, на которых строилась работа, доступны только ограниченно.

Когда метод может появиться в клиниках?

Сроков нет. В статье прямо сказано, что перед внедрением нужны дополнительные проспективные проверки. Пока не показано, что если сообщать врачам оценку модели, это изменит их решения или предотвратит аритмию, сердечную недостаточность или смерть.

«Этот подход потенциально позволит выявлять людей с риском сердечно-сосудистых заболеваний за годы до появления клинических симптомов. Следующий важный шаг - проверить, улучшает ли эта информация традиционный прогноз риска», - заявил исполняющий обязанности директора NHLBI David Goff.

Сходной позиции в целом придерживается Американская кардиологическая ассоциация. В научном заявлении, опубликованном в феврале 2024 года, авторская группа под руководством Antonis Armoundas из Massachusetts General Hospital указала, что для доверия к ИИ в кардиологии и его внедрения в клинику нужны надёжные проспективные проверки на крупных и разнообразных группах пациентов. Это общая оценка, а не отзыв на новую статью.

NIH упоминает, что в будущем метод мог бы стать доступнее благодаря недорогим ЭКГ-пластырям. Пока это лишь возможный сценарий: в работе проверяли только больничные полисомнограммы, а точность при домашней записи не изучалась.

Какие похожие разработки уже есть?

Часть той же исследовательской группы в июле 2024 года опубликовала в Journal of Electrocardiology работу о прогнозе фибрилляции предсердий по ночной одноканальной ЭКГ на данных 13 609 человек. Точность положительного прогноза в тестовой группе составила 0,30. Новое исследование расширило набор исходов до пяти и добавило внешнюю проверку на данных двух других больниц.

В январе 2026 года Stanford Medicine представила модель SleepFM. Её обучили примерно на 65 000 участников и 585 000 часах полисомнографии, чтобы оценивать риск 130 заболеваний по нескольким сигналам сна. Новая работа использует только одноканальную ЭКГ с разметкой фаз сна.

В России Сеченовский университет в ноябре 2023 года анонсировал пилотный скрининг сердечной патологии в Тульской области: минутную одноканальную ЭКГ анализирует алгоритм ИИ. В январе 2026 года университет сообщил о регистрации системы анализа одноканальной ЭКГ и пульсовой волны для выявления признаков сердечной недостаточности. Это дневной скрининг, а не многолетний прогноз по данным исследования сна. Показатели этих моделей напрямую сравнивать нельзя: у них разные пациенты, сигналы и целевые исходы.