«CORINTEL.TECH»: искусственный интеллект для аннотации электрокардиограммы DOI: 10.29188/2712-9217-2025-11-2-14-18

13

ВВЕДЕНИЕ

Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) остаются ведущей причиной смертности во всем мире, что обусловливает высокую актуальность разработки новых методов их диагностики и профилактики. В Российской Федерации борьба с ССЗ является приоритетным направлением национального проекта «Здравоохранение». Электрокардиография (ЭКГ) – фундаментальный, доступный и неинвазивный метод диагностики в кардиологии, однако его интерпретация требует времени и высокой квалификации специалиста.

В последние годы внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицину демонстрирует значительный потенциал. Глобальный рынок ИИ в кардиологии показывает взрывной рост, составляющий 39,4% в годовом исчислении, с прогнозируемым объемом в 40,5 млрд долларов США к 2033 году [1]. Это свидетельствует о высоком спросе на подобные технологии и позволяет прогнозировать аналогичную траекторию развития для российского рынка.

Современные исследования подтверждают, что модели глубокого обучения способны не только классифицировать аритмии с высокой точностью, но и выявлять скрытые признаки, недоступные человеку, например, предсказывать фибрилляцию предсердий по ЭКГ синусового ритма [2, 3]. Модели, обученные на больших массивах данных 12-канальной ЭКГ, демонстрируют эффективность, сопоставимую с уровнем кардиологов, в диагностике широкого спектра патологий [2, 3].