Новый ИИ ускоряет поиск очага желудочковой тахикардии при абляции

Учёные разработали алгоритм непрерывного ИИ-ассистированного картирования (cAPM), который может существенно сократить время и повысить эффективность процедуры катетерной абляции при желудочковой тахикардии. Результаты исследования опубликованы в препринте на платформе arXiv.

Желудочковая тахикардия (ЖТ) — опасное для жизни нарушение ритма, одна из основных причин внезапной сердечной смерти. Лечение часто требует катетерной абляции, при которой врач прижигает аномальный участок ткани, вызывающий аритмию. Для точного определения цели используется процедура стимуляционного картирования: электрод поочерёдно стимулирует разные точки желудочка, а специалист анализирует ЭКГ, решая, куда двигаться дальше.

Существующие ИИ-модели могут подсказывать следующую точку стимуляции, но каждая новая локализация требует обучения с нуля. Авторы новой работы предложили подход cAPM, который способен накапливать и переносить знания от предыдущих процедур — как у одного пациента при множественных очагах, так и между разными пациентами.

Метод основан на трёх компонентах: нейросеть-суррогат, не привязанная к конкретной задаче и обучающаяся сопоставлять точки стимуляции с 12-канальной ЭКГ; стратегия активного обучения, выбирающая наиболее информативную точку для каждого целевого очага; и механизм непрерывного обучения, который позволяет последовательно обновлять модель, не забывая предыдущие данные.

Испытания на компьютерной модели, имитирующей последовательные задачи локализации при разных физиологических условиях и формах желудочков, показали впечатляющие результаты: cAPM с повторным использованием прошлых данных достиг 81% вероятности локализации в пределах клинически приемлемой точности (5 мм) в среднем за 4,5 попытки. Для сравнения, лучший из предшествующих методов активного обучения давал лишь 38% при 13,7 точках стимуляции.

Разработчики отмечают, что результаты дают прочную основу для подготовки cAPM к доклиническим и клиническим исследованиям in vivo, где система сможет напрямую помогать врачам. Если эффективность подтвердится, это позволит сократить время процедуры и снизить нагрузку на пациента.