Исследователи обучили две одинаковые остаточные нейросети на изображениях отдельных сердечных циклов ЭКГ. На вход одной из них подавали изображение с псевдоцветной разметкой: область под интервалом QT окрашивали по номограмме QT — клиническому инструменту оценки риска. Модель, обученная только на цветных изображениях, показала AUC 0,903 и 0,914 на двух визитах участников UK Biobank, тогда как у модели с монохромными изображениями показатель оставался на уровне около 0,72. При использовании восьми методов объяснения цветная разметка обеспечивала более чёткую и стабильную локализацию участка QT, связанного с риском.
Почему это важно
Врачи смогут опираться на объяснения, создаваемые ИИ при анализе ЭКГ: они согласуются с известными механизмами электрофизиологии и повышают доверие к автоматической оценке рисков.
