На протяжении последних десятилетий сердечно-сосудистые заболевания неизменно остаются ведущей причиной смертности во всем мире, и, к сожалению, их распространенность продолжает расти. Нарушения сердечного ритма часто являются начальными признаками клинически бессимптомных сердечно-сосудистых заболеваний и связаны с увеличением заболеваемости и смертности во многих случаях. Основным диагностическим инструментом для выявления аритмий является электрокардиограмма (ЭКГ).
Каждый день через кабинеты функциональной диагностики проходят десятки пациентов. По статистике, до 50% из них — это люди, проходящие плановые осмотры, результаты которых, скорее всего, окажутся в норме. Однако каждый ЭКГ-снимок требует от врача одинаково высокого уровня концентрации и времени — самых ценных и невосполнимых ресурсов в медицине.
Пока ваш лучший кардиолог тратит драгоценные минуты на описание синусового ритма, его экспертиза могла бы быть направлена на более сложные случаи, требующие опыта для грамотного принятия решений. Это создает невидимый кризис эффективности, который замедляет время приема пациента, увеличивает нагрузку на специалистов и ограничивает финансовые возможности вашего бизнеса.
Решение, которое уже здесь
Компания BTL, мировой лидер в области медицинских технологий, предлагает не просто новое оборудование, а кардинально новый подход к диагностике. Мы внедрили искусственный интеллект (AI, ИИ) для автоматической интерпретации ЭКГ в покое — технологию, которая не заменяет врачей, а становится их самым эффективным помощником.
Классический метод измерения

Анализ с помощью ИИ

Как это работает?
ИИ представляет собой компьютерную технологию, которая имитирует человеческое обучение и мышление. ИИ от BTL был обучен на реальных данных ЭКГ, интерпретированных квалифицированными кардиологами. Это позволяет ИИ не только выявлять нормальные ритмы с высокой точностью, но и предлагать диагностические заключения на основе анализа данных.
Ключевые преимущества
- Точность 99% в определении нормы. Система с высочайшей достоверностью (99%) идентифицирует абсолютно нормальные ЭКГ. Это позволяет мгновенно определять здоровых пациентов, освобождая до половины времени врача для сложных диагностических случаев.
- Мгновенная интерпретация патологий. Заключение отображается на экране сразу после записи. Но главное — система не просто перечисляет возможные нарушения, а интеллектуально ранжирует их по критичности. Критические состояния, такие как фибрилляция предсердий (AFIB), острый коронарный синдром (ACS) или желудочковая тахикардия (VTACH), всегда выводятся в верхней части списка. Это позволяет врачу быстро реагировать на самые серьезные угрозы.
- Селективность 94%: в 94% случаев система корректно распознавала пациентов с аритмией.
- Специфичность 91%: в 91% случаев ИИ правильно определял нормальный синусовый ритм.
- PPV 64%: вероятность того, что ЭКГ, отмеченная как «аритмия», действительно содержала аритмию. Более низкий показатель связан с тем, что часть ложноположительных результатов приходилась на другие патологии, не связанные с нарушениями ритма — система перестраховывается в пользу пациента.
- NPV 99%: практически идеальная прогностическая ценность отрицательного результата. Это означает, что, если ИИ определил ритм как нормальный, вероятность ошибки минимальна.
| SE | SP | PPV | NPV |
|---|---|---|---|
| 94% | 91% | 64% | 99% |
Почему модель работает настолько точно?
AI анализирует не только форму зубцов, но и дополнительные параметры: ЧСС, особенности комплекса QRS, положение зубца R, точку J. Это позволяет алгоритму имитировать ход мыслей врача-кардиолога и сравнивать каждую запись с огромной базой эталонных ЭКГ.
Результат — система, которая не просто ускоряет расшифровку, а формирует второе мнение с высокой степенью клинической достоверности. Это делает технологию особенно эффективной для первичного отбора пациентов, исключения патологии и снижения риска пропуска серьезных нарушений.
Новый подход к диагностике
Можно провести интересную параллель с образом Доктора Хауса — персонажа, который стал символом гениального, но порой хладнокровного подхода к диагностике. Хаус, не испытывающий сочувствия, быстро анализирует симптомы и выявляет тонкие закономерности, которые могут ускользнуть от внимания других. Аналогично, ИИ от BTL с высокой точностью просматривает миллионы медицинских записей, выявляя критически важные детали и обеспечивая врачей необходимой информацией. Это делает диагностику такой же быстрой и эффективной, как и у знаменитого врача, но с дополнительным преимуществом — технологией, обеспечивающей бескомпромиссную точность.
Инвестиция, которая окупается с первого дня
Внедрение оборудования BTL с AI-интерпретацией — это не статья расходов, а стратегическая инвестиция в развитие вашей клиники, которая приносит прямые финансовые и операционные выгоды:
- Увеличение пропускной способности кабинета: обрабатывайте больше пациентов без необходимости увеличивать штат или рабочие часы.
- Повышение эффективности врачей: освободите специалистов от рутинной работы, позволяя им сосредоточиться на сложных и интересных случаях, снижая риск профессионального выгорания.
- Снижение риска диагностических ошибок: ИИ выступает в роли системы двойного контроля, минимизируя вероятность пропуска критических патологий из-за человеческого фактора.
- Усиление рыночной позиции: позиционируйте вашу клинику как современный, технологичный центр, использующий передовые мировые практики.
Выберите свой формат повышения эффективности
Технология AI-интерпретации доступна в четырех продуктах линейки BTL — от современных ЭКГ-аппаратов до продвинутых программных решений для интеграции в существующую инфраструктуру.
Присоединяйтесь к клиникам, которые уже используют ИИ диагностику!
Поможем подобрать и внедрить оборудование под задачи вашей клиники или санатория.
Статья написана на основании оригинальной исследовательской статьи «Применение искусственного интеллекта при расшифровке ЭКГ покоя: более высокая точность анализа нарушений ритма».
Штепан Гавранекаa, Барбора Стеклаa, Микаэла Веселаa, Йозеф Голубa, Михаэль Земковa, Люси Миксоваa, Каролина Квасничковаa, Никола Кубиноваa, Жан-Клод Любандаa, Милан Душикa, Йозеф Марекa, Владислава Челедоваb, Ленка Плачковаb
a 2-я кафедра сердечно-сосудистой медицины, Первый медицинский факультет Карлова университета и Общая университетская больница в Праге, Прага, Чехия
b BTL Industries Ltd., Стивенейдж, Великобритания
Оригинальный текст статьи читайте здесь.



