ИИ и сложнейшие проблемы мира · Медицина и разработка лекарств · Nature (machine learning) · 2026-10-05
Конвейер на основе глубокого обучения для дифференциации гипертрофической кардиомиопатии и амилоидоза сердца с использованием двумерной многопроекционной эхокардиографии
Оригинальное название: A deep learning-driven pipeline for differentiating hypertrophic cardiomyopathy from cardiac amyloidosis using 2D multi-view echocardiography
Гипертрофическая кардиомиопатия (ГКМП) и кардиальный амилоидоз (КА) похожи друг на друга при эхокардиографии, из-за чего их трудно различить. В исследовании разработан фреймворк глубокого обучения, который классифицирует 2D-эхокардиографические изображения по пяти клинически значимым проекциям, извлекает признаки из каждой проекции и объединяет их. При пятикратной перекрёстной проверке на 212 пациентах с ГКМП, 119 с КА и 200 контрольных пациентах он показал точность 0,83, чувствительность 0,81, специфичность 0,89 и микро-F1 0,82, а авторы называют его надёжным диагностическим инструментом.