ТАСС, 10 июля. Российские ученые разработали методику машинного обучения, которая позволяет выявлять постковидный синдром с 87%-ной точностью даже через полгода после перенесенной коронавирусной инфекции. Для этого требуются только результаты электрокардиографии (ЭКГ), сообщила в понедельник пресс-служба Российского научного фонда (РНФ). Работа была опубликована в издании Sensors.
"Полученные результаты помогут развитию технологии дистанционного скрининга с использованием мобильных устройств и телеметрии сердечного ритма для диагностики и мониторинга COVID-19", - сообщил старший научный сотрудник Нижегородского государственного университета (ННГУ) Сергей Стасенко, чьи слова приводит пресс-служба.
Как отмечают авторы разработки, диагностика и лечение постковидного синдрома затруднены тем, что его симптомы часто сохраняются дольше, чем антитела и прочие следы недавно перенесенной коронавирусной инфекции. Это не позволяет врачам точно определить, связаны ли жалобы пациентов с постковидным синдромом или другими проблемами со здоровьем.
Недавно исследователи обнаружили, что развитие постковидного синдрома ассоциируется с появлением "кардиоспайков" - характерных сбоев в работе сердца длиной до ста миллисекунд. На ЭКГ они выглядят как резкие вертикальные линии. Российские ученые заинтересовались тем, можно ли использовать эту особенность для выявления постковидного синдрома при помощи систем машинного обучения.
ЭКГ-диагностика постковидного синдрома
Ученые исследовали данные ЭКГ, собранные при помощи специальных мониторов, которые добровольцы носили, занимаясь повседневными делами. В общей сложности исследователи собрали данные о сердечных ритмах 970 пациентов, перенесших коронавирусную инфекцию в тяжелой форме, а также тысячи здоровых добровольцев.
Анализ показал, что кардиоспайки действительно часто возникали у пациентов, перенесших постковидный синдром, что не было характерно для здоровых добровольцев. Это позволило ученым использовать результаты замеров, а также результаты анализов крови добровольцев для обучения нейросети.
Последующие проверки работы алгоритма машинного обучения показали, что он способен выявлять постковидный синдром с точностью 87 %. В том числе среди тех людей, которые перенесли COVID-19 достаточно давно, за полгода до проведения замеров сердечного ритма.
Как отмечают исследователи, это позволит проводить диагностику постковидного синдрома для большего числа пациентов и выявлять скрытые проблемы со здоровьем после легких или бессимптомных форм коронавирусной инфекции. Это может потенциально ускорить восстановление: помочь быстрее избавиться от одышки, болей в суставах, головных болей и прочих неочевидных последствий COVID-19, считают авторы.
Они также планируют проверить, позволяет ли предложенный метод выявлять экстрасистолы - другой вид нарушения сердечного ритма.
