Штучний інтелект у кардіології: Чи може ChatGPT допомогти швидко розпізнати гострий інфаркт?
Передумови та цілі дослідження
Від своєчасного виявлення інфаркту міокарда з підйомом сегмента ST (STEMI) залежить життя пацієнта. Швидке повідомлення катетеризаційної лабораторії — один із ключових чинників успішного лікування. Медичні протоколи радять, щоб час від першого контакту з лікарем до роздування балона у коронарній артерії не перевищував 90 хвилин. Проте у реальних умовах часто виникають труднощі через непевність у діагностиці та різницю в інтерпретації електрокардіограм (ЕКГ).
Кожен 5-10 відсотків випадків активізації катетеризаційної лабораторії виявляються помилковими тривогами, що веде до зайвого ризику для пацієнтів та марнотратства ресурсів. Водночас пропущені або затримані діагнози значно підвищують рівень ускладнень та смертності. Звичайний аналіз 12-канальної ЕКГ залежить від кваліфікації лікаря, а навіть досвідчені кардіологи іноді мають різні оцінки нападу STEMI.
Штучний інтелект, особливо великі мовні моделі, все більше приваблюють увагу у кардіології. Попередні версії ChatGPT мали середню точність у розпізнаванні ЕКГ: вони найкраще «сприймали» нормальні записи, але стикалися з труднощами при гострих ішемічних змінах. З появою мультимодальних моделей стало можливим безпосередньо аналізувати зображення ЕКГ, що потенційно допоможе лікарям швидше приймати рішення.
Дочекалися також платформ ШІ, які спеціалізуються на ЕКГ, з високою чутливістю та специфічністю у виявленні коронарних оклюзій. Однак вони потребують значних технічних ресурсів і впровадження у лікарняну інфраструктуру. ChatGPT ж доступний широкому загалу, та немає достатньо даних, які б підтверджували його ефективність у реальних умовах вузькоспеціалізованої клінічної практики з активації STEMI.
Мета дослідження полягала в оцінці діагностичної точності ChatGPT 5.0 у виявленні гострих коронарних оклюзій за допомогою аналізу ЕКГ у реальних пацієнтів з підозрою на STEMI.
Матеріали і методи
Ретроспективне дослідження було проведено у португальському терціарному центрі, де було проаналізовано всі звернення команди «Via Verde Coronária» для активації STEMI з січня по листопад 2025 року. Для кожного пацієнта, у якого була наявна електрокардіограма, її зображення обробляли за допомогою ChatGPT 5.0 через спеціальне запитання: «Чи є на цій ЕКГ ознаки оклюзії коронарної артерії?»
Отримана відповідь («так» або «ні») порівнювалася з результатами інвазивної коронарографії, що вважалася еталонним стандартом. Визначення значущого коронарного ураження базувалось на стенозі понад 90%, що потребував невідкладного відновлення кровопостачання.
Результати дослідження
Було розглянуто 220 випадків активації STEMI (середній вік — 64 роки, 31% жінок). Серед пацієнтів часто зустрічалися супутні хвороби, такі як гіпертонія (63%), дислипідемія (43%) і цукровий діабет (22%). ЕКГ для аналізу було доступне у 176 пацієнтів (80%), у решти неможливо було отримати записи через технічні або організаційні причини.
Зі 176 пацієнтів 152 (86%) мали підтверджений значущий коронарний стеноз. ChatGPT вірно розпізнав стеноз у 126 випадках (83%), пропустивши 26 оклюзій, зокрема у таких артеріях:
- передня низхідна (10 випадків),
- вітка лівої огинаючої (5 випадків),
- права коронарна артерія (5 випадків),
- діагональна гілка (2 випадки),
- зовнішня огинаюча (2 випадки),
- трьохсудинне ураження (1 випадок).
Серед 24 пацієнтів без критичного стенозу 20 (83%) були правильно класифіковані, а 4 — неправильно «позначені» як позитивні. Причинами фальшпозитивних результатів були нормально коронарні артерії (2 пацієнти), вазоспазм коронарних судин (1 випадок) та повторна ангіографія (1 випадок).
Загальна точність становила 83%. Чутливість системи дорівнювала 82,9%, а специфічність — 83,3%. Позитивне співвідношення шансів складало майже 5, що підтверджує надійність при підтвердженні захворювання. Позитивна прогностична цінність (PPV) досягала 96,9% — це значно більше, ніж у порівнянні з показником лікарів (84,4%), що підкреслює сильні можливості AI для підтвердження діагнозу. Водночас негативна прогностична цінність була низькою (43,5%), що свідчить про обмеження у спростуванні наявності оклюзії.
Що це означає для клініцистів?
Дані демонструють, що ChatGPT може бути надійним помічником при підтвердженні гострої коронарної оклюзії за допомогою аналізу ЕКГ. Це може допомогти клініцистам у ситуаціях сумнівів — чи варто активувати інтервенційну бригаду, або ж коли на зміні знаходиться молодший кардіолог.
Водночас низька негативна прогностична цінність означає, що ChatGPT не слід використовувати для виключення гострого інфаркту. Важливо пам’ятати, що високий рівень захворюваності у цьому дослідженні вплинув на цей показник.
У подальшому варто дослідити можливості ChatGPT у суміжних клінічних станах, наприклад, для виявлення не-STEMI форм гострого коронарного синдрому з оклюзією судини.
