Штучний інтелект + ЕКГ = несподіваний підхід до раннього виявлення предіабету

Предіабет є ключовим, але часто недооціненим етапом розвитку цукрового діабету 2 типу. На цій стадії порушення вуглеводного обміну ще зворотні, проте відсутність симптомів і низька прихильність до лабораторного скринінгу призводять до пізнього виявлення. На цьому тлі особливу увагу привертає нова модель штучного інтелекту DiaCardia, здатна ідентифікувати осіб із предіабетом виключно за даними електрокардіограми (ЕКГ).

Читайте также: Мовлення без імплантів: як технологія Revoice змінює реабілітацію після інсульту

DiaCardia розроблена дослідниками Токійського наукового університету (Японія) на основі алгоритму машинного навчання LightGBM. На відміну від попередніх підходів, модель не потребує клінічних або демографічних даних і аналізує лише електрокардіографічні сигнали. Це принципово важливо, оскільки ЕКГ є доступним, недорогим і широко застосовуваним методом, який традиційно використовується для оцінки серцевого ритму, але рідко розглядається як інструмент метаболічного скринінгу.

Модель навчали на понад 16 тисячах записів профілактичних оглядів, що включали стандартну ЕКГ у 12 відведеннях. Предіабет визначали за підвищеним рівнем глюкози натще ≥110 мг/дл, глікованого гемоглобіну (HbA1c) ≥6,0 % або наявності лікування діабету. Внутрішня валідація продемонструвала високу точність алгоритму – чутливість, тобто кількість правильно виявлених хворих, становила 85 %, а зовнішня перевірка в незалежній когорті підтвердила його реальну відтворюваність без додаткового навчання алгоритмів.

Клінічну обґрунтованість результатів підтверджує аналіз ключових ЕКГ-ознак. Найбільш значущими предикторами предіабету виявилися збільшена амплітуда зубця R у відведеннях I та aVL, а також знижена варіабельність серцевого ритму. Ці зміни узгоджуються з відомими патофізіологічними механізмами інсулінорезистентності, зокрема зростанням маси лівого шлуночка та ранніми проявами автономної нейропатії.

Читайте также: Муж Марии Ароновой — кто он и как выглядит, что делает ?

Особливо перспективним є те, що DiaCardia зберігає майже таку саму точність за використання лише одного відведення ЕКГ. Завдяки цьому можна легко проводити неінвазивний домашній скринінг за допомогою носимих пристроїв, що може суттєво розширити охоплення населення та виявляти осіб високого ризику задовго до розвитку маніфестного діабету.

DiaCardia демонструє, що електрокардіограма може слугувати не лише кардіологічним, а й метаболічним біомаркером. Інтеграція подібних алгоритмів у клінічну практику та цифрові пристрої має потенціал змінити стратегію первинної профілактики діабету – забезпечити раннє виявлення та модифікацію способу життя.