НМИЦ ССХ им. Бакулева — ИИ для стратификации риска и ЭКГ-диагностики
Описание проекта
НМИЦ ССХ им. Бакулева реализовал два пилотных ИИ-проекта: (1) предиктивные модели стратификации риска после коронарного шунтирования и стентирования, обученные на датасете из 3600+ пациентов; (2) идентификация и интерпретация видов ритма на цифровой ЭКГ с помощью машинного обучения на датасете из 10 000+ ЭКГ. В 2024–2025 гг. среди приоритетных направлений — внедрение ИИ для прогнозирования неблагоприятных исходов у детей после операций на сердце и применение ИИ для диагностики структурных аномалий на ЭхоКГ. Параллельно совместно со Сбером ведётся разработка новых МИ с ИИ: прогнозирование стационарных рисков и автоматизированный расчёт балла SyntaxScore при коронарографии.
Задача
Высокая сложность и вариативность кардиохирургических вмешательств требует точной дооперационной оценки рисков. Существующие зарубежные шкалы (EuroSCORE и др.) плохо адаптированы к российской практике. Необходима собственная модель стратификации риска на реальных данных пациентов центра.
Цели внедрения
-
Оптимизация выбора тактики вмешательства при реваскуляризации миокарда
-
Снижение летальности после коронарных вмешательств
-
Точная детекция нарушений ритма на ЭКГ для врачей первичного звена
-
Прогнозирование исходов у детей с ВПС
Результаты
-
Финансы
-
Не раскрыты Время
-
Алгоритм ЭКГ-диагностики автоматически распознаёт нарушения ритма без ручной разметки Качество и эффективность
-
Предиктивные модели риска после КШ и стентирования прошли валидацию на независимой выборке с высокими метриками качества
-
Алгоритм ЭКГ подавляет шумообразование и с высокой точностью обнаруживает аритмии — важно для первичного звена и некардиологических стационаров
-
Первая в России валидация системы стратификации риска при хирургическом лечении ВПС у детей Нагрузка и масштаб
-
Датасет КШ/стентирование: 3600+ пациентов
-
Датасет ЭКГ: 10 000+ записей Надёжность
-
Валидация на независимых выборках; интеграция в автоматизированную историю болезни Импортозамещение и compliance
-
Собственная российская модель стратификации риска, адаптированная к реальной кардиохирургической практике НМИЦ Качественный эффект: Создана основа для внедрения ИИ в рутинную предоперационную оценку риска; опыт планируется тиражировать на другие возрастные группы и профили патологий.