МЕТОДЫ ИИ В ДИАГНОСТИКЕ ОСТРОГО ОККЛЮЗИРУЮЩЕГО ПОРАЖЕНИЯ КОРОНАРНЫХ АРТЕРИЙ У ПАЦИЕНТОВ С ОСТРЫМ КОРОНАРНЫМ СИНДРОМОМ БЕЗ ПОДЪЕМА СЕГМЕНТА ST

Аннотация. Диагностика острой окклюзии коронарных артерий, особенно в случаях острого коронарного синдрома без подъёма сегмента ST (ОКСбпST) является актуальной клинической задачей

Цель.  Оценка  роли  и  использования  моделей  искусственного  интеллекта  (ИИ) в диагностике острого окклюзирующего поражения коронарных артерий у пациентов с ОКСбпST

Материалы и методы. При проведении систематического обзора руководствовались протоколом «PRISMA». Критерии включения: язык публикации русский и английский; представление  в  исследовании  протестированной  модели  ИИ  для  диагностики и стратификации риска острой коронарной окклюзии (ОКО); дата публикации: с 2020 года по 2026 год включительно; оригинальные исследовательские публикации. Критерии исключения: представление в исследовании протестированной модели ИИ не для диагностики и стратификации ОКО.

Результаты. В результате анализа из 274 было отобрано 14 работ. Пик публикаций приходится на 2024 и 2025 года. По данным 14 исследований алгоритмы машинного обучения позволяют диагностировать ОКО с высокой чувствительностью в диапазоне от 80% до 100% и точностью от 80% до 91%, обучаясь на базах данных, включающие параметры ЭКГ, тропонин I, данные МРТ и КТ-коронарографии. По результатам модели на основе ИИ в некоторых исследованиях (Al-Zaiti SS, et al., 2023, обучающая когорта: AUC-ROC 0,91 (95% ДИ: 0,87-0,96), внешняя тестовая когорта: AUC-ROC 0,87 (95% ДИ: 0,85-0,90); чувствительность 86% (95% ДИ: 81-91); специф...

Волкова Д. А., Варавин Н. А., Петрова Е. М., Пужалов И. А.