Nástroj využívající umělou inteligenci (AI) nyní dokáže odhalit skryté srdeční onemocnění na základě rutinního vyšetření.
Každý rok opouštějí nemocnice miliony lidí, aniž by věděli, že mají vážný srdeční problém. Ne proto, že by lékaři byli nedbalí. Ne proto, že by neexistovaly správné testy. Ale proto, že standardní testy, které lékaři běžně používají, prostě samy o sobě nedokážou odhalit mnoho typů strukturálních srdečních onemocnění.
Tým výzkumníků z Kolumbijské univerzity a NewYork-Presbyterian možná našel způsob, jak to změnit. Vytvořili nástroj umělé inteligence s názvem EchoNext, který čte data z rutinního srdečního vyšetření a detekuje strukturální srdeční onemocnění s větší přesností než lidští kardiologové. Tato studie byla publikována v časopise Nature v červenci 2025.
Co je to strukturální srdeční onemocnění?
Strukturální srdeční onemocnění představuje fyzické problémy se srdcem – jeho chlopněmi, komorami, svalem nebo cévami, které jsou s ním přímo spojeny. Mezi tato onemocnění patří například srdeční selhání, chlopenní vady, plicní hypertenze a závažné zesílení srdečního svalu. Mnoho z těchto stavů lze, pokud jsou odhaleny včas, léčit pomocí léků nebo chirurgického zákroku. Pokud však zůstanou nezjištěny, mohou být smrtelné.
Zlatým standardem pro diagnostiku strukturální srdeční vady je echokardiogram – ultrazvukové vyšetření srdce. Echokardiogram poskytuje lékařům jasný obraz o struktuře a funkci srdce. Problémem je, že echokardiogramy jsou drahé, k jejich provedení a interpretaci jsou zapotřebí vyškolení specialisté a nejsou k dispozici všude. Kvůli těmto překážkám lékaři obvykle nařídí echokardiogram pouze v případě, že pacient již vykazuje příznaky nebo mají pádný důvod k podezření na problém.
To znamená, že velké množství lidí se strukturální srdeční vadou nikdy neabsolvuje vyšetření, které by mohlo odhalit jejich stav. Výzkum naznačuje, že když se v komunitách provádí systematické echokardiografické screeningové vyšetření, počet odhalených případů chlopňových srdečních vad se ve srovnání s rutinní péčí více než zdvojnásobí. Jinými slovy, až polovina všech případů může zůstat nepovšimnuta.
Elektrokardiogram je široce používaný nástroj, má však svá omezení
Elektrokardiogram (EKG) je jiný druh vyšetření srdce. Měří elektrickou aktivitu srdce. Lékaři používají EKG k detekci abnormálních srdečních rytmů, ucpaných koronárních tepen a prodělaných infarktů. EKG je levné, rychlé, neinvazivní a dostupné téměř v každé nemocnici a klinice na světě. Lékaři provádějí každoročně stovky milionů EKG.
EKG však má dobře známé omezení. Kardiologové již desítky let vědí, že pouze na základě elektrokardiogramu nelze odhalit strukturální srdeční onemocnění. Elektrické signály, které test zaznamenává, přímo neodhalují fyzické poškození srdečních chlopní nebo svalu. Jak uvedl Dr. Pierre Elias, který vedl výzkum EchoNext: „Na lékařské fakultě nás všechny učili, že strukturální srdeční onemocnění nelze odhalit pomocí elektrokardiogramu.“
EchoNext tuto domněnku zpochybňuje.
Jak EchoNext funguje
EchoNext je model hlubokého učení – typ umělé inteligence, který se učí vzorce z velkého množství dat. Vědci tento model trénovali na více než 1,2 milionu párů EKG–echokardiogramů shromážděných od více než 230 000 pacientů v osmi nemocnicích během 14 let. Studiem každého EKG spolu s odpovídajícím výsledkem echokardiogramu od stejného pacienta se model naučil nacházet v datech EKG jemné vzorce, které odpovídají strukturálním srdečním problémům – vzorce příliš slabé a složité na to, aby je lidské oko dokázalo zachytit.
Tento model bere jako vstup jak surovou křivku EKG, tak sedm standardních hodnot, které lékaři již zaznamenávají: věk, pohlaví, síňovou frekvenci, komorovou frekvenci, PR interval, trvání QRS a korigovaný QT interval. Následně vygeneruje skóre rizika, které lékařům sdělí, jaká je pravděpodobnost, že pacient trpí strukturálním srdečním onemocněním.
Zásadní je, že EchoNext se nesnaží nahradit echokardiogram. Místo toho funguje jako inteligentní filtr. Identifikuje, kteří pacienti z mnoha, kteří podstupují rutinní EKG, jsou vystaveni dostatečně vysokému riziku, aby lékaři měli provést následné echokardiogram. „EchoNext v podstatě využívá levnější test k tomu, aby zjistil, kdo potřebuje dražší ultrazvuk,“ vysvětlil Dr. Elias.
Co tento výzkum zjistil
Výsledky této studie byly pozoruhodné. V přímém srovnání s 13 kardiology, kteří zhodnotili 3 200 EKG, dosáhl EchoNext přesnosti 77 %, zatímco kardiologové dosáhli pouze 64 %. I když měli kardiologové k dispozici riziková skóre EchoNextu, která jim měla pomoci při rozhodování, jejich výsledky byly stále horší než u modelu umělé inteligence pracujícího samostatně.
Výzkumný tým také spustil EchoNext v rámci takzvaného „tichého nasazení“ – tento nástroj aplikovali na téměř 85 000 pacientů, kteří podstoupili EKG, ale dosud neměli provedené echokardiogram. Tento nástroj identifikoval více než 7 500 z těchto pacientů (asi 9 %) jako vysoce rizikové pro nediagnostikovanou strukturální srdeční chorobu. Lékaři, kteří tyto pacienty v následujícím roce sledovali, potvrdili, že se předpovědi EchoNextu potvrdily, s pozitivní prediktivní hodnotou 74 % u těch, kteří následně podstoupili echokardiogram.
Výzkumníci poté ověřili EchoNext ve čtyřech nezávislých nemocničních systémech, včetně Cedars-Sinai, University of California San Francisco a Montreal Heart Institute. Tento model si zachoval vysokou přesnost napříč nemocnicemi s různými populacemi pacientů a různými mírami výskytu strukturálních srdečních onemocnění, což naznačuje, že tento nástroj funguje spolehlivě i mimo specifické prostředí, ve kterém byl vyvinut.
Skuteční pacienti, skutečné výsledky
Výzkumníci EchoNextu představili tři konkrétní případy, ve kterých tento nástroj přímo vedl k diagnóze, která změnila život. V prvním případě EchoNext odhalilo těžkou aortální stenózu – stav, při kterém se chlopně řídící odtok krve ze srdce nebezpečně zúží – u pacienta, u kterého nebyla dříve diagnostikována žádná strukturální srdeční vada. Tento pacient poté podstoupil minimálně invazivní zákrok k náhradě srdeční chlopně známý jako transkatetriální náhrada aortální chlopně.
Ve druhém případě tento nástroj odhalil závažnou mitrální regurgitaci – stav, při kterém dochází k zpětnému úniku krve mezi dvěma srdečními komorami. Pacientka následně podstoupila operaci k nápravě chlopně. Ve třetím případě EchoNext odhalilo srdeční selhání a pacientovi byla nakonec provedena transplantace srdce. U každého z těchto pacientů bylo provedeno rutinní EKG, aniž by někdo podezříval strukturální srdeční onemocnění. EchoNext odhalilo to, co lidské oko přehlédlo.
Co to pro vás znamená?
Pokud jste někdy podstoupili EKG v nemocnici nebo na klinice, již jste zažili ten typ vyšetření, které EchoNext vyhodnocuje. Nepotřebovali jste samostatný zákrok, žádné další vybavení ani dodatečnou přípravu. Stejná data, která vyšetření již poskytuje, by mohla – s EchoNext běžícím na pozadí – upozornit vašeho lékaře, že potřebujete další vyšetření.
To je nejdůležitější v prostředích, kde je nedostatek kardiologů a echokardiografů – ve venkovských nemocnicích, komunitních klinikách a zdravotnických systémech v zemích s nižšími příjmy. Protože EchoNext pracuje se standardními EKG daty, mohlo by rozšířit dosah screeningu srdečních onemocnění na lidi, kteří by jinak echokardiogram nikdy neabsolvovali.
Dr. Elias a jeho tým věří, že „EKG v kombinaci s umělou inteligencí má potenciál vytvořit zcela nový model screeningu“. Vědci v současné době pracují na tom, aby byla tato technologie dostupnější a aby model dále vylepšili, přičemž jej trénují na dalších sadách dat pacientů.
EchoNext zatím není součástí standardní klinické péče. Vědci a jejich instituce – Kolumbijská univerzita – podali patentovou přihlášku na tento algoritmus a tým pracuje na jeho širším nasazení. Zveřejnili také veřejný datový soubor a odlehčenou verzi modelu, aby podpořili další výzkum vědců po celém světě.
Výzkumná komunita reagovala s velkým zájmem. Jiné týmy již na základě referenčního datového souboru EchoNext vyvíjejí nové modely, které kombinují umělou inteligenci se statistickými metodami, s cílem zajistit, aby výsledky byly nejen přesné, ale také interpretovatelné – tak, aby lékaři mohli pochopit, které konkrétní vlastnosti signálu EKG vedly k určitému skóre rizika.
Zdroje informací:
- Columbia University Irving Medical Center. Může AI odhalit skryté srdeční onemocnění?
- ColumbiaDoctors / NewYork-Presbyterian. EchoNext: Nástroj AI odhaluje skryté strukturální srdeční onemocnění
- NewYork-Presbyterian Advances in Cardiology. Studie ukazuje, že screeningový nástroj AI dokáže detekovat strukturální srdeční onemocnění pomocí dat z elektrokardiogramu
- News-Medical. Model EKG založený na umělé inteligenci překonává lékaře v detekci skrytých srdečních onemocnění
- Inside Precision Medicine. Umělá inteligence mění EKG na výkonný nástroj pro screening srdečních onemocnění
- ODSC / Open Data Science. Model AI detekuje skryté srdeční onemocnění z EKG a překonává kardiology
- Časopis Nature. Detekce strukturálních srdečních onemocnění z elektrokardiogramů pomocí AI PhysioNet. EchoNext: Datový soubor pro detekci strukturálních srdečních onemocnění potvrzených echokardiogramem z EKG
- American College of Cardiology. Transformační trendy v kardiovaskulární medicíně pro rok 2025
- Healio. 2026: Rok, kdy se rozšíří naše nástroje v kardiologii