Алгоритмический анализ физиологических процессов: электрокардиография и интеграция в медицинскую информатику

Представьте мир, где диагностика сердечно-сосудистых заболеваний происходит не только на приеме у врача, но и непрерывно, в фоновом режиме, а потенциальные угрозы выявляются задолго до их проявления. Этот мир становится реальностью благодаря стремительному развитию алгоритмического анализа физиологических процессов, в особенности электрокардиографии (ЭКГ). Сердце, главный двигатель нашего организма, постоянно генерирует электрические сигналы, и их детальное изучение является краеугольным камнем кардиологической диагностики. Однако объем и сложность этих биосигналов делают ручную интерпретацию трудоемкой и подверженной ошибкам. Именно здесь на сцену выходит медицинская информатика, становясь мостом между фундаментальной физиологией и передовыми вычислительными технологиями, включая искусственный интеллект (ИИ).

Данный реферат призван всесторонне рассмотреть алгоритмический анализ физиологических процессов, сфокусировавшись на электрокардиографии. Мы углубимся в базовые определения, физиологические основы, ключевые алгоритмы и математические методы, используемые для обработки и интерпретации ЭКГ. Особое внимание будет уделено роли медицинской информатики в разработке и внедрении этих алгоритмов, а также влиянию современных технологий, таких как ИИ и машинное обучение. Наконец, мы проанализируем существующие проблемы и ограничения, а также очертим захватывающие перспективы развития этой области, которая обещает радикально изменить клиническую практику, сместив акцент с реактивного лечения на предиктивную и превентивную медицину.

Основы алгоритмического анализа физиологических процессов

Чтобы осмыслить глубину и потенциал алгоритмического анализа в медицине, необходимо сначала установить общую терминологическую базу и напомнить о фундаментальных биологических механизмах, которые становятся объектом этого анализа. Именно понимание этих основ позволяет нам не просто наблюдать, но и эффективно интерпретировать, а затем и вмешиваться в тонкие процессы жизнедеятельности.

Определения ключевых терминов

В ландшафте современной медицины, где технологии и биология переплетаются все теснее, понимание базовых концепций становится критически важным. Физиологический процесс — это, по сути, любое явление жизнедеятельности организма, обеспечивающее его функционирование, поддержание целостности и способность адаптироваться к изменяющимся условиям. От биения сердца до нервного импульса, каждый такой процесс оставляет свой «след» – так называемый биосигнал. Биосигналы – это измеримые физические проявления физиологических процессов, которые могут быть зарегистрированы и представлены в форме, доступной для дальнейшей обработки, будь то электрические потенциалы или механические колебания.

Переход от наблюдения к интерпретации и далее к действию осуществляется через медицинские алгоритмы. В клинической практике это не что иное, как пошаговые протоколы, разработанные для решения конкретных врачебных задач. Они могут быть представлены как простыми инструкциями, так и сложными блок-схемами, где каждый шаг приводит к определенному диагностическому или терапевтическому решению. Объектами этих алгоритмов становятся пациенты или параметры их физиологического состояния.

Одним из наиболее ярких и исторически значимых примеров приложения медицинских алгоритмов является электрокардиография (ЭКГ). Это неинвазивный метод регистрации и изучения электрических полей, генерируемых сердцем во время его работы. Конечным продуктом ЭКГ является электрокардиограмма — графическое отображение этих электрических потенциалов, представляющее собой уникальный «отпечаток» сердечной активности.

Все эти элементы – биосигналы, алгоритмы, методы регистрации – неразрывно связаны с медицинской информатикой. Эта научная дисциплина является движущей силой, исследующей и оптимизирующей процессы получения, передачи, обработки, хранения, распространения и представления биомедицинской информации с использованием вычислительной техники. Медицинская информатика, по сути, объединяет медицину с такими вычислительными областями, как компьютерная инженерия, программная инженерия, биоинформатика и наука о данных, создавая фундамент для эффективного использования колоссальных объемов медицинских данных для решения клинических проблем и принятия решений.

Физиологические основы сердечно-сосудистой системы и ЭКГ

Сердечно-сосудистая система — это сложнейшая сеть, обеспечивающая непрерывную циркуляцию крови, доставку кислорода, гормонов и питательных веществ к каждой клетке организма, а также удаление продуктов обмена. В её центре находится сердце — мощный мышечный насос, который ритмично сокращается, перекачивая кровь по двум основным кругам кровообращения: большому (системному) и малому (легочному). Эта ритмичная работа генерирует электрические импульсы, которые распространяются по миокарду, вызывая его сокращение.

ЭКГ регистрирует именно эти электрические потенциалы, отражая фазы деполяризации (сокращения) и реполяризации (расслабления) предсердий и желудочков. Полученная электрокардиограмма представляет собой волнообразную линию, где каждый зубец, сегмент и интервал несут информацию о конкретном этапе сердечного цикла. Ключевые параметры, которые необходимо оценивать на ЭКГ, включают: электрическую ось сердца, частоту и регулярность сокращений, а также морфологию и длительность каждого элемента ЭКГ-комплекса.

Компоненты ЭКГ и их нормальные показатели

Нормальная электрокардиограмма — это тщательно оркестрованный танец электрических событий, каждое из которых имеет свою визуальную репрезентацию и четкие временные и амплитудные характеристики. Для взрослого человека эти показатели служат референсом, отклонения от которого могут указывать на патологию.

Ключевые компоненты ЭКГ:

• P-волна: Отражает процесс деполяризации (возбуждения) предсердий, вызывающий их сокращение. В норме длительность P-волны составляет около 80 мс (0,08 секунды).
• Интервал PR (или PQ): Измеряется от начала P-волны до начала комплекса QRS. Он характеризует время проведения электрического импульса от предсердий до желудочков, включая задержку в атриовентрикулярном узле. Нормальный диапазон составляет от 120 до 200 мс (0,12-0,20 секунды).
• Комплекс QRS: Представляет деполяризацию (возбуждение) желудочков. Это наиболее выраженный и информативный элемент ЭКГ.
  • Зубец Q: Начальное отрицательное отклонение, отражающее деполяризацию межжелудочковой перегородки. В норме он небольшой или отсутствует.
  • Зубец R: Первое положительное отклонение, соответствующее деполяризации основной массы желудочков.
  • Зубец S: Отрицательное отклонение, следующее за зубцом R, отражающее конечные стадии деполяризации желудочков.
  • Общая длительность комплекса QRS в норме составляет от 60 до 100-120 мс (0,06-0,12 секунды).
• Сегмент ST: Участок между концом комплекса QRS и началом T-волны. Отражает фазу плато потенциала действия желудочков, когда все клетки миокарда желудочков возбуждены. В норме изолиния сегмента ST должна быть горизонтальной и находиться на уровне изолинии. Длительность в норме составляет около 320 мс (0,32 секунды).
• T-волна: Отражает реполяризацию (восстановление) желудочков. В норме она положительная, округлая.
• Интервал QT: Измеряется от начала комплекса QRS до конца T-волны. Характеризует общую продолжительность электрической систолы желудочков. Его длительность не должна превышать 420 мс (0,42 секунды).

Кроме морфологических характеристик, крайне важны параметры сердечного ритма:

• Частота сердечных сокращений (ЧСС): В норме составляет от 60 до 80 ударов в минуту.
• Сердечный ритм: В норме является синусовым, что означает его генерацию синусовым узлом, и характеризуется равными интервалами PR и RR.
• Интервал RR: Расстояние между двумя последовательными зубцами R, отражающее продолжительность одного сердечного цикла. В норме составляет от 0,6 до 1,2 секунды.

Эти нормативные значения служат отправной точкой для автоматизированного анализа, позволяя алгоритмам выявлять даже малейшие отклонения, которые могут быть маркерами развивающихся или уже существующих заболеваний.

Виды биосигналов и принципы их регистрации

Биосигналы – это не только электрические проявления. Их природа может быть весьма разнообразной, что открывает широкие горизонты для медицинского мониторинга.

Классификация биосигналов:

• Электрические биосигналы: Возникают в результате биоэлектрической активности тканей или органов. Примеры включают электрокардиограмму (ЭКГ), электроэнцефалограмму (ЭЭГ), электромиограмму (ЭМГ). Эти сигналы регистрируются с помощью электродов, которые улавливают разность потенциалов на поверхности тела.
• Неэлектрические биосигналы: Отражают изменения неэлектрических физиологических параметров. Это могут быть:
  • Механические: Пульсовые волны (давление), движения конечностей, дыхательные движения.
  • Акустические: Шумы сердца, дыхательные шумы.
  • Термические: Температура тела.
  • Химические: Концентрация газов в крови, уровень глюкозы.
  • Оптические: Насыщение крови кислородом (пульсоксиметрия).

Современные методики позволяют регистрировать не только активные, но и пассивные (импедансные) биоэлектрические сигналы практически в любой области человеческого тела – от головного мозга и сердца до магистральных сосудов, легких, печени, конечностей и даже различных тканей и биожидкостей. Это разнообразие биосигналов и методов их регистрации формирует обширную базу данных для алгоритмического анализа, позволяя создавать комплексные картины состояния организма.

Алгоритмы и математические методы обработки биосигналов, включая электрокардиограммы

Переход от сырого биосигнала к клинически значимой информации требует сложного процесса обработки, в котором алгоритмы и математические методы играют центральную роль. Современные цифровые электрокардиографы и кардиомониторы уже оснащены встроенными алгоритмами для автоматической обработки, анализа и интерпретации ЭКГ, что значительно ускоряет и упрощает диагностический процесс.

Этапы обработки биосигналов

Обработка биосигналов – это многоступенчатый процесс, направленный на извлечение максимального количества информативных признаков для постановки медицинского диагноза. Его можно представить в виде следующих ключевых этапов:

1. Сбор и аналого-цифровое преобразование (АЦП): Изначально биосигналы аналоговые. Для компьютерной обработки они должны быть оцифрованы, то есть преобразованы в дискретные числовые значения.
2. Фильтрация помех: Биосигналы редко бывают «чистыми». Они подвержены различным помехам, таким как:
   • Сетевая наводка (50/60 Гц): Интерференция от электрических сетей.
   • Мышечный тремор: Артефакты, вызванные движениями пациента или мышечной активностью.
   • Дрейф изолинии: Медленные изменения базовой линии сигнала, часто из-за плохого контакта электродов или дыхательных движений.

   Для устранения этих помех применяются различные цифровые фильтры (например, полосовые, режекторные, фильтры нижних и верхних частот).

3. Нейтрализация дрейфа изолинии: Отдельный этап, часто включающий использование высокочастотных фильтров или адаптивных алгоритмов для стабилизации базовой линии ЭКГ, чтобы смещения не маскировали или не имитировали патологические изменения сегментов ST.
4. Выделение информативных признаков: На этом этапе из очищенного сигнала извлекаются конкретные параметры, которые несут диагностическую ценность. Для ЭКГ это могут быть: длительность и амплитуда зубцов (P, Q, R, S, T), интервалов (PR, QRS, QT) и сегментов (ST), а также морфологические характеристики.
5. Классификация и интерпретация: Выделенные признаки передаются алгоритмам машинного обучения или экспертным системам для классификации, например, по типу аритмии, или для формирования предварительного диагноза.

Классические математические методы анализа

На заре цифровой обработки биосигналов были разработаны и успешно применяются до сих пор методы, лежащие в основе многих современных алгоритмов. Среди них спектральный, корреляционный и вейвлет-анализы.

Спектральный анализ

Спектральный анализ – это мощный инструмент, позволяющий заглянуть внутрь сигнала и понять его составляющие. Он преобразует сигнал из временной области в частотную, представляя его как сумму (или интеграл) простых гармонических колебаний. Таким образом, вместо того чтобы видеть, как сигнал меняется во времени, мы видим, какие частоты присутствуют в сигнале и с какой интенсивностью (амплитудой) и фазой они колеблются.

Для ЭКГ спектральный анализ может быть полезен для:

• Идентификации помех: Сетевая наводка (50/60 Гц) или мышечный тремор проявляются как пики на определенных частотах в спектре.
• Анализа вариабельности сердечного ритма (ВСР): Спектральный анализ ВСР позволяет оценить активность симпатической и парасимпатической нервной системы, влияющих на сердце.
• Выявления скрытых патологий: Некоторые аритмии или ишемические изменения могут проявляться в виде тонких изменений в частотном составе ЭКГ, которые трудно заметить во временной области.

Чаще всего спектральный анализ реализуется через Дискретное преобразование Фурье (ДПФ) или его более быструю версию – Быстрое преобразование Фурье (БПФ), что позволяет эффективно переводить сигнал из временной в частотную область.

Корреляционный анализ

Корреляционный анализ — это статистический метод, который позволяет исследовать взаимосвязь между случайными величинами. В контексте биосигналов, он направлен на количественную оценку устойчивости, повторяемости и схожести колебаний биопотенциала. Он может быть двух основных видов:

• Автокорреляционный анализ: Используется для изучения повторяемости параметров активности в одном отведении. Он сравнивает сигнал с самим собой, сдвинутым на определенный временной интервал. Если сигнал периодический, функция автокорреляции будет иметь пики на интервалах, соответствующих периоду сигнала. Для ЭКГ это позволяет оценить регулярность сердечного ритма и выявить скрытые периодические компоненты.
• Кросскорреляционный анализ: Применяется для оценки схожести процессов в двух различных отведениях или между эталонным сигналом и анализируемым. Он вычисляет коэффициент корреляции, который может принимать значения от -1,0 до +1,0:
  • +1,0 означает идеальную прямую линейную зависимость (полное совпадение форм).
  • -1,0 означает идеальную обратную линейную зависимость (полное совпадение, но в противофазе).
  • 0 означает отсутствие линейной зависимости.

Для ЭКГ кросскорреляционный анализ может быть использован для:

• Детектирования QRS-комплексов: Путем сравнения текущего участка ЭКГ с шаблонным QRS-комплексом. Высокий коэффициент корреляции указывает на присутствие QRS.
• Оценки распространения возбуждения: Анализируя схожесть сигналов в разных отведениях, можно получить информацию о направлении и скорости распространения электрического импульса.
• Выявления эктопических очагов: Аритмические комплексы могут иметь отличную от нормальных морфологию и, следовательно, низкий коэффициент корреляции с шаблонным синусовым комплексом.

Алгоритмы детектирования QRS-комплексов и анализа аритмий

Детектирование QRS-комплексов — это первый и один из важнейших шагов в автоматизированном анализе ЭКГ, поскольку именно QRS является наиболее выраженным и стабильным элементом. Алгоритмы для этой цели часто основаны на анализе энергии сигнала, его производной (скорости изменения) и скорости изменения мощности сигнала. Эти методы позволяют выделить резкие перепады напряжения, характерные для деполяризации желудочков.

Одним из наиболее известных и широко используемых алгоритмов для детектирования QRS-комплексов является алгоритм Пана-Томпкинса, разработанный в 1985 году. Этот алгоритм представляет собой последовательность следующих шагов:

1. Фильтрация: Применение полосового фильтра для выделения частотного содержимого, характерного для QRS-комплекса (обычно 5-15 Гц), и подавления низкочастотных помех (дрейф изолинии) и высокочастотного шума.
2. Дифференцирование: Вычисление производной сигнала для усиления крутых склонов QRS-комплекса и подавления более медленных P- и T-волн.
3. Возведение в квадрат: Возведение продифференцированного сигнала в квадрат для усиления вклада больших амплитуд (QRS) и создания положительных значений, что облегчает последующее суммирование.
4. Интегрирование (скользящее окно): Усреднение сигнала по короткому скользящему окну. Это помогает сгладить шум и выявить «энергетические» пики, соответствующие QRS-комплексам.
5. Адаптивные пороги: Использование динамически изменяемых порогов для обнаружения пиков интегрированного сигнала, которые считаются QRS-комплексами. Пороги адаптируются к текущей амплитуде сигнала, чтобы избежать ложных срабатываний и пропусков.

Сообщается, что алгоритм Пана-Томпкинса демонстрирует высокую точность, корректно обнаруживая до 99,3% QRS-комплексов, что делает его надежным фундаментом для дальнейшего анализа.

Применение алгоритмов для классификации аритмий

После успешного детектирования QRS-комплексов и других элементов ЭКГ, алгоритмы переходят к более сложной задаче — анализу типа аритмических кардиокомплексов. Это включает сортировку комплексов по соответствующим группам (например, нормальные, желудочковые экстрасистолы, наджелудочковые экстрасистолы) и дальнейший анализ количества обнаруженных аритмических RR-интервалов и временных соотношений между ними.

Для этой задачи активно применяются методы машинного обучения и искусственного интеллекта. ИИ способен распознавать и классифицировать до 12 классов ритмов, используя как необработанные данные ЭКГ, так и выделенные признаки. Ключевые признаки для анализа аритмий включают:

• Морфология P-волн: Изменения в форме, длительности или отсутствии P-волн могут указывать на предсердные аритмии (например, фибрилляцию предсердий).
• Морфология T-волн: Хотя T-волна в основном отражает реполяризацию, ее изменения могут быть связаны с ишемией или нарушениями электролитного баланса.
• RR-интервалы: Неравномерность RR-интервалов является классическим признаком аритмии. Анализ их вариабельности и последовательности позволяет выявлять такие состояния, как фибрилляция предсердий, брадикардия, тахикардия и экстрасистолия.

Например, для определения интервала PR алгоритм ищет начало P-волны и начало комплекса QRS, а для интервала QT — начало QRS и конец T-волны. Каждый зубец и интервал анализируются на соответствие нормативным значениям и морфологии, а отклонения служат триггерами для дальнейшей классификации.

Автоматизированное распознавание ЭКГ с использованием преобразования Фурье

Метод дискретного преобразования Фурье (ДПФ) играет ключевую роль в автоматизированном распознавании ЭКГ-сигналов. Как уже упоминалось, ДПФ позволяет перевести сигнал из временной области в частотную, представляя его как набор гармонических составляющих.

Как это работает для ЭКГ:

1. Преобразование сигнала: Исходный ЭКГ-сигнал, записанный как последовательность амплитуд во времени, преобразуется в набор комплексных чисел, каждое из которых соответствует определенной частоте и несет информацию об амплитуде и фазе этой частотной составляющей.
2. Анализ спектральных характеристик: В частотной области различные элементы ЭКГ (P, QRS, T) имеют характерные спектральные «отпечатки». Например, QRS-комплекс, будучи быстрым и высокоамплитудным событием, содержит значительную энергию в более высоких частотах по сравнению с медленными P- и T-волнами.
3. Выделение признаков: Из частотного спектра могут быть извлечены различные признаки:
   • Центральная частота и ширина полосы для основных компонентов.
   • Спектральная плотность мощности в определенных частотных диапазонах.
   • Коэффициенты Фурье, которые сами по себе могут служить признаками для классификации.
4. Классификация: Эти спектральные признаки затем используются алгоритмами машинного обучения для классификации ЭКГ-комплексов на нормальные и патологические, а также для дифференциальной диагностики аритмий.

Преимущество ДПФ заключается в том, что он позволяет эффективно анализировать периодические и квазипериодические сигналы, к которым относится ЭКГ. Анализ в частотной области может выявить тонкие изменения, которые трудно заметить во временной области, и способствует более надежному автоматизированному распознаванию различных паттернов ЭКГ. Более детально о принципах работы и применении алгоритмов для классификации аритмий можно узнать в разделе Применение алгоритмов для классификации аритмий.

Роль медицинской информатики в разработке и внедрении алгоритмов

В современном мире медицина стоит на пороге цифровой трансформации, и медицинская информатика является её центральным звеном. Это не просто дисциплина, это стратегическая область, которая определяет, как медицинская информация собирается, обрабатывается, хранится и используется для улучшения здравоохранения.

Интеграция вычислительных областей в медицину

Медицинская информатика, по сути, представляет собой мощный интеграционный механизм, который вводит передовые концепции и инструменты обработки информации в сферу здравоохранения. Она не просто использует компьютеры в медицине, а активно объединяет фундаментальные медицинские знания с такими высокотехнологичными вычислительными областями, как:

• Компьютерная инженерия: Разработка специализированного аппаратного обеспечения для медицинских устройств, датчиков, систем сбора данных.
• Программная инженерия: Создание надежных, масштабируемых и безопасных программных решений для обработки биосигналов, управления медицинскими информационными системами (МИС) и поддержки принятия клинических решений.
• Информационная инженерия: Проектирование и управление базами данных, обеспечение целостности и доступности огромных объемов медицинских данных.
• Биоинформатика: Анализ и интерпретация биологических данных на молекулярном и клеточном уровнях, что в более широком смысле влияет и на понимание физиологических процессов.
• Наука о данных (Data Science): Применение статистических методов, машинного обучения и прогнозного моделирования для извлечения ценных знаний из медицинских данных, включая биосигналы.

Таким образом, медицинская информатика выступает в роли катализатора, способствуя разработке, эффективному внедрению и всесторонней оценке результативности алгоритмов анализа физиологических данных. Она обеспечивает необходимую инфраструктуру и методологическую базу для того, чтобы сложные математические модели могли быть реализованы в практических клинических инструментах.

Сокращение времени диагностики и повышение эффективности

Одним из наиболее ощутимых преимуществ применения электронно-вычислительных машин (ЭВМ) и автоматизированного анализа электрокардиограмм является значительное сокращение времени, необходимого врачу для постановки диагноза. В условиях, когда каждая минута может быть критичной, как при инфаркте миокарда или тяжелых аритмиях, оперативность диагностики напрямую влияет на исход лечения.

Автоматизированные системы ЭКГ позволяют:

• Моментально обрабатывать данные: Вместо ручного измерения интервалов и амплитуд, алгоритмы делают это за считанные секунды, предоставляя врачу уже структурированный отчет.
• Обеспечивать оперативный диагноз в экстренных ситуациях: В реанимации или на выезде скорой помощи, где нет возможности для детального ручного анализа, автоматизированные системы могут быстро выявить критические отклонения.
• Справляться с большими объемами при скрининговых обследованиях: При массовых медицинских осмотрах или профилактических обследованиях сердца автоматизированный анализ позволяет эффективно обрабатывать тысячи кардиограмм, значительно снижая нагрузку на медицинский персонал.

Что касается точности, автоматизированная оценка отклонений синусового ритма, таких как RR-интервал, может достигать впечатляющих 99%. Это критически важно для диагностики аритмий. Однако для других параметров, таких как интервалы PQ, PR и QT, точность может быть несколько ниже, иногда опускаясь до 79,2% и ниже. Это связано с их менее выраженной, сглаженной морфологией, что затрудняет точное определение начала и конца этих зубцов и сегментов для алгоритмов. Тем не менее, даже при таком уровне точности автоматизированный анализ служит мощным вспомогательным инструментом, позволяющим врачу сосредоточиться на более сложных случаях и нюансах, предоставляя базовую, но крайне важную информацию. Но стоит задаться вопросом: какой важный нюанс здесь упускается, если точность в 79,2% все еще считается приемлемой? Ответ кроется в том, что даже частичная автоматизация рутинных измерений значительно сокращает общую когнитивную нагрузку на специалиста, позволяя ему сконцентрироваться на комплексной интерпретации и интеграции данных, где его экспертиза незаменима.

Цифровое здравоохранение и доступность биомедицинской информации

В контексте глобальной тенденции к цифровизации всех сфер жизни, цифровое здравоохранение и медицинская информатика выступают ключевыми факторами в обеспечении доступности и оптимального использования биомедицинской информации и данных. Они создают фундамент для:

• Централизованного хранения данных: Электронные медицинские карты (ЭМК), системы PACS (Picture Archiving and Communication System) для медицинских изображений и другие репозитории данных позволяют хранить огромные объемы информации, делая её доступной для авторизованных пользователей в любое время и из любого места.
• Улучшенного обмена информацией: Медицинская информатика способствует разработке стандартов и протоколов для обмена данными между различными медицинскими учреждениями, специалистами и исследовательскими группами.
• Поддержки принятия клинических решений (СППР): На основе интегрированных данных и алгоритмов могут быть созданы системы, которые предоставляют врачам рекомендации, предупреждения и аналитические отчеты, улучшая качество диагностики и лечения.
• Научных исследований и разработок: Доступ к большим массивам обезличенных данных позволяет проводить масштабные исследования, выявлять новые закономерности и разрабатывать более эффективные алгоритмы.

Таким образом, медицинская информатика не просто автоматизирует отдельные процессы, но и создает экосистему, в которой биомедицинская информация становится ценным ресурсом, активно используемым для улучшения здоровья населения и развития медицины.

Современные тенденции: искусственный интеллект и машинное обучение в анализе ЭКГ

В последние годы мир медицины переживает революцию, движимую развитием искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Эти технологии активно проникают во все области здравоохранения, но особенно ярко их потенциал раскрывается в кардиологии, где работа с функциональными сигналами, такими как ЭКГ и пульсовые волны, а также с данными медицинских изображений, является повседневной практикой.

Привлекательность ИИ и МО в медицине подтверждается и инвестиционной активностью. Прогнозируется, что инвестиции в искусственный интеллект в здравоохранении в странах Европы и Ближнего Востока вырастут на 169% в 2025 году по сравнению с 2024 годом, что является самым высоким показателем среди всех отраслей. Более того, 87% пилотных проектов в здравоохранении с использованием ИИ оправдали или превзошли ожидания инвесторов. Несмотря на это, лишь 2% организаций здравоохранения активно применяют ИИ, в то время как 60% находятся на стадии пилотирования или планирования, что указывает на огромный, пока еще не до конца реализованный потенциал.

Применение ИИ и МО в кардиологии

Искусственный интеллект и машинное обучение находят широкое применение в кардиологии, охватывая как анализ функциональных сигналов, так и интерпретацию различных видов медицинских изображений.

Основные области применения:

• Электрокардиография (ЭКГ): ИИ может анализировать миллионы ЭКГ записей, выявляя мельчайшие паттерны, незаметные для человеческого глаза, для диагностики аритмий, ишемии, гипертрофии и других патологий.
• Эхокардиография: ИИ помогает в автоматическом измерении фракции выброса, оценке функции клапанов, выявлении структурных аномалий сердца.
• Сонография: Анализ ультразвуковых изображений для оценки кровотока, состояния сосудов.
• Компьютерная томография (КТ) сердца: Автоматическая сегментация камер сердца, выявление кальцификации коронарных артерий, оценка стенозов.
• Магнитно-резонансная томография (МРТ) сердца: Детальный анализ структуры и функции миокарда, оценка рубцовых изменений, выявление миокардитов.
• Позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) сердца: Оценка метаболической активности миокарда, выявление жизнеспособности тканей.

Нейронные сети для комплексной оценки риска

Одной из наиболее перспективных областей является использование нейронных сетей для формирования комплексной оценки риска развития различных сердечно-сосудистых заболеваний, таких как гипертоническая болезнь. Нейронные сети, особенно глубокие архитектуры, способны интегрировать и анализировать огромные массивы разноплановых данных, выходя далеко за рамки традиционных факторов риска.

К таким данным относятся:

• Демографические показатели: Возраст, пол, этническая принадлежность.
• Анамнестические данные: Наличие хронических заболеваний, семейный анамнез.
• Результаты лабораторных анализов: Уровень холестерина, глюкозы, креатинина и другие биомаркеры.
• Данные визуализации: Результаты УЗИ, КТ, МРТ, позволяющие оценить состояние сосудов и органов-мишеней.
• Электрокардиография: Анализ ЭКГ-параметров, выявление скрытых или ранних признаков патологии.
• Генетические данные: Полиморфизмы, связанные с предрасположенностью к заболеваниям.

Типы нейронных сетей, используемых для этих целей, включают:

• Глубокие нейронные сети (DNN): Многослойные сети, способные извлекать сложные, нелинейные зависимости из данных.
• Сверточные нейронные сети (CNN): Особенно эффективны для анализа изображений и сигналов, таких как ЭКГ, благодаря способности распознавать локальные паттерны.
• Рекуррентные нейронные сети (RNN), в частности LSTM (Long Short-Term Memory): Идеально подходят для обработки последовательных данных, таких как временные ряды ЭКГ, поскольку они способны «помнить» предыдущие состояния сигнала.

Интегрируя эти данные, нейронные сети могут выявлять тонкие взаимосвязи, которые не могут быть обнаружены традиционными статистическими методами, и формировать персонализированную, высокоточную оценку риска, что позволяет врачам принимать более обоснованные решения о профилактике и лечении.

Диагностика аритмий и прогнозирование сердечных состояний

ИИ демонстрирует исключительные возможности в диагностике аритмий и прогнозировании сердечных состояний.

Примеры применения:

• Фибрилляция предсердий (ФП): ИИ способен распознавать признаки ФП на электрокардиограмме с точностью, чувствительностью и специфичностью, превышающими 99% на обучающих датасетах. Это критически важно, так как ФП является одной из наиболее распространенных аритмий и серьезным фактором риска инсульта.
• Сердечная недостаточность: ИИ-анализ ЭКГ может использоваться для прогнозирования сердечной недостаточности. При включении дополнительных клинических факторов (например, анамнеза, лабораторных показателей) показатель AUC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve), характеризующий качество прогностической модели, может достигать 0,818.
• Гиперкалиемия: ИИ также способен выявлять гиперкалиемию (повышенный уровень калия в крови) по изменениям на ЭКГ, что является важной и часто недооцениваемой причиной аритмий. Показатель AUC для выявления гиперкалиемии варьируется от 0,853 до 0,901, что указывает на высокую диагностическую ценность.

Эти достижения подчеркивают способность ИИ не только обнаруживать известные патологии, но и выявлять тонкие маркеры, предсказывающие будущие события.

Развитие ИИ-моделей для интерпретации и объяснения

Одна из ключевых тенденций в развитии ИИ в медицине — это переход от «черного ящика» к объяснимым моделям. Разрабатываются ИИ-модели, способные не только ставить диагноз, но и объяснять свои выводы врачу. Это особенно важно для повышения доверия и принятия ИИ-технологий в клинической практике. Израильские ученые, например, уже создали такие модели, которые могут интерпретировать ЭКГ, формулировать диагноз и предоставлять обоснования своего решения, причем даже для изображений низкого качества.

Эта способность «объясняться» критически важна по нескольким причинам:

• Повышение доверия: Врачи должны понимать логику, стоящую за ИИ-диагнозом, чтобы принимать окончательные клинические решения.
• Обучение и валидация: Объяснимые модели помогают медицинским специалистам лучше понимать, какие признаки ИИ использует для диагностики, и, при необходимости, корректировать или улучшать алгоритмы.
• Юридические и этические аспекты: Возможность объяснить, почему был поставл��н тот или иной диагноз, становится все более важной в контексте юридической ответственности и этических норм.

Таким образом, ИИ в кардиологии движется не только по пути увеличения точности, но и по пути повышения прозрачности и интероперабельности с человеческим интеллектом, что является залогом его успешной и широкой интеграции в клиническую практику.

Проблемы, ограничения и методы их решения при алгоритмическом анализе

Несмотря на впечатляющие достижения и перспективы, внедрение алгоритмического анализа физиологических процессов, особенно ЭКГ, сталкивается с рядом серьезных проблем и ограничений. Их понимание и разработка эффективных решений критически важны для широкого и безопасного применения этих технологий в клинической практике.

Артефакты и помехи при регистрации ЭКГ

Одной из самых распространенных и значимых проблем при регистрации ЭКГ являются артефакты и помехи. Эти нежелательные сигналы могут искажать истинную электрическую активность сердца, затрудняя или делая невозможной правильную диагностику как для человека, так и для алгоритма. Наиболее частые виды артефактов включают:

• Движения пациента (мышечный тремор): Непроизвольные или произвольные движения пациента могут вызывать колебания базовой линии и наложения высокочастотных шумов, имитируя аритмии или другие патологии.
• Дрейф изолинии: Медленное изменение положения базовой линии ЭКГ. Это часто происходит из-за плохого контакта электродов с кожей (например, из-за пота, жира, волосяного покрова), движения дыхательной мускулатуры или нестабильности усилителя. Дрейф может маскировать или искажать изменения сегмента ST, что критически важно для диагностики ишемии.
• Помехи от электрооборудования (сетевая наводка): Электрические сети и другое медицинское оборудование генерируют переменное электромагнитное поле, которое может наводиться на провода ЭКГ и проявляться как синусоидальный шум с частотой 50 или 60 Гц (в зависимости от региона). Эти помехи могут значительно затруднить выделение зубцов и интервалов, особенно низкоамплитудных.

Влияние на точность диагностики: Артефакты могут имитировать аномалии ЭКГ, такие как ложные аритмии, изменения сегмента ST или T-волны, что может привести к неверным клиническим решениям, ненужным обследованиям или, наоборот, к пропуску реальной патологии.

Методы минимизации и решения:

• Фильтрация: Использование цифровых фильтров (например, режекторных для подавления сетевой наводки 50/60 Гц, фильтров высоких частот для устранения дрейфа изолинии). Однако чрезмерная фильтрация может влиять на амплитуду и морфологию ЭКГ-сигнала, искажая сегменты PR и ST, что требует баланса.
• Улучшение контакта электродов: Обеспечение чистоты кожи, использование геля, тщательное закрепление электродов. Если проблема связана с электродами, следует повторить ЭКГ после улучшения контакта.
• Многоканальная регистрация: Использование нескольких отведений ЭКГ одновременно. Это позволяет выявлять артефакты (так как они часто проявляются только в одном или нескольких отведениях) и определять возможное происхождение преждевременных комплексов (например, из предсердий или желудочков).
• Адаптивные алгоритмы: Разработка алгоритмов, способных распознавать и подавлять артефакты в реальном времени, адаптируясь к изменяющимся условиям записи.

Технические проблемы оборудования

Помимо внешних помех, качество алгоритмического анализа может страдать и от технических проблем с регистрирующими устройствами и самим программным обеспечением:

• Чрезмерная фильтрация сигнала: Если фильтры настроены слишком агрессивно, они могут не только удалять шум, но и искажать или подавлять важные компоненты ЭКГ-сигнала, изменяя его морфологию и амплитуду.
• Неправильная калибровка: Ошибки в калибровке усилителей или АЦП могут привести к неправильному масштабированию сигнала, что искажает реальные амплитуды зубцов и интервалов.
• Насыщение усилителя: Если амплитуда сигнала превышает динамический диапазон входного усилителя, происходит его «насыщение» (обрезание пиков), что полностью искажает форму сигнала.
• Ошибки программного обеспечения: Баги в алгоритмах обработки, ошибки в определении маркеров ЭКГ (начало/конец зубцов), некорректная реализация фильтров могут приводить к неверным результатам интерпретации.

Такие проблемы могут сделать интерпретацию результатов бессмысленной, поскольку анализируется уже искаженный сигнал. Решение этих вопросов лежит в строгом соблюдении стандартов разработки медицинского оборудования, регулярной калибровке, тестировании и валидации программного обеспечения.

Экономические и инфраструктурные барьеры внедрения ИИ

Внедрение передовых ИИ-решений в здравоохранение, несмотря на их очевидные преимущества, сопряжено с серьезными экономическими и инфраструктурными барьерами:

• Высокие первоначальные затраты: Разработка, тестирование и лицензирование ИИ-технологий требуют значительных инвестиций. Сама по себе технология ИИ может быть дорогостоящей.
• Создание соответствующей инфраструктуры данных: Для эффективной работы ИИ необходимы огромные объемы высококачественных, структурированных и размеченных медицинских данных. Создание такой инфраструктуры, включая централизованные хранилища, системы управления базами данных и стандартизированные протоколы обмена, требует колоссальных ресурсов.
• Лицензионные платежи и расходы на обслуживание: Использование коммерческих ИИ-решений часто предполагает регулярные лицензионные отчисления и затраты на техническую поддержку и обновление систем.
• Необходимость переподготовки персонала: Внедрение ИИ требует, чтобы медицинский персонал (врачи, медсестры, техники) был обучен работе с новыми системами, понимал их возможности и ограничения. Это влечет за собой дополнительные расходы на обучение и повышение квалификации.
• Переоснащение больниц и поликлиник: Для полной интеграции ИИ может потребоваться обновление существующего аппаратного и программного обеспечения, приобретение новых серверов, рабочих станций и сетевого оборудования.
• Недостаток финансирования и экспертизы: Многие медицинские учреждения, особенно в развивающихся странах, сталкиваются с дефицитом финансирования и отсутствием квалифицированных специалистов по машинному обучению и анализу данных.

Эти экономические аспекты являются серьезным тормозом на пути к широкому внедрению ИИ в повседневную клиническую практику.

Проблема «черного ящика» и необходимость объяснимого ИИ (XAI)

Одной из фундаментальных проблем, снижающих доверие врачей к ИИ-системам, является так называемая проблема «черного ящика». Многие сложные модели машинного обучения, особенно глубокие нейронные сети, выдают высокоточные результаты, но делают это без возможности объяснить, каким образом был получен конкретный вывод. Для врача, который несет ответственность за жизнь пациента, такой недостаток прозрачности является неприемлемым. Без понимания логики ИИ, трудно доверять его рекомендациям, особенно в критических ситуациях.

Концепция объяснимого ИИ (Explainable AI, XAI) призвана решить эту проблему. XAI — это область исследований, направленная на разработку методов и алгоритмов, которые позволяют ИИ-моделям: обосновывать свои заключения, показывать, какие признаки или части входных данных оказали наибольшее влияние на принятое решение; представлять объяснения в понятной для человека форме, например, выделять на ЭКГ те участки, которые были ключевыми для диагностики аритмии, или указывать, какие факторы привели к прогнозу высокого риска сердечной недостаточности; повышать прозрачность и интерпретируемость, делать внутреннюю работу модели более понятной для конечного пользователя.

Как XAI решает проблему:

Разрабатываемые методы XAI включают:

• Локальные объяснения: Объяснение предсказания для конкретного случая (например, метод LIME или SHAP).
• Глобальные объяснения: Понимание, как модель принимает решения в целом (например, визуализация активационных карт в CNN).
• Создание «прозрачных» моделей: Использование изначально интерпретируемых моделей (например, деревья решений) или гибридных подходов.

Внедрение XAI критически важно для повышения доверия врачей и, как следствие, для более широкого и успешного применения ИИ-инструментов в кардиологии и других областях медицины. Только когда врачи смогут понимать и проверять логику работы ИИ, они будут готовы полностью интегрировать его в свой диагностический и лечебный процесс.

Перспективы развития и влияние алгоритмического анализа на клиническую практику

Будущее медицины, особенно кардиологии, неразрывно связано с развитием алгоритмического анализа физиологических процессов и интеграцией в него искусственного интеллекта. Этот симбиоз обещает радикально изменить подходы к диагностике, лечению и профилактике сердечно-сосудистых заболеваний.

Смещение фокуса к предиктивной и превентивной медицине

Одним из наиболее значимых изменений, которые принесет ИИ в сочетании с непрерывным мониторингом сердца, является смещение парадигмы медицины от реактивной к предиктивной и превентивной модели. Вместо того чтобы лечить уже развившиеся заболевания, мы сможем выявлять риски и предпринимать меры задолго до появления симптомов.

• Раннее выявление рисков: ИИ способен анализировать ЭКГ и другие биосигналы, выявляя тонкие маркеры, предсказывающие риск инфаркта или инсульта за годы до их возникновения. Например, один из алгоритмов ИИ (Verily) демонстрирует 72% точности в предсказании вероятности инфаркта в ближайшие 5 лет, причем без необходимости анализов крови или визита к врачу, что превышает 70% точности других наиболее точных медицинских алгоритмов.
• Непрерывный мониторинг: Носимые устройства и имплантируемые датчики будут постоянно собирать данные о сердечной активности, позволяя ИИ в реальном времени отслеживать изменения и выявлять отклонения.
• Персонализированные рекомендации: На основе анализа индивидуальных данных ИИ сможет предоставлять персонализированные медицинские рекомендации и предупреждения. Например, о превышении частоты сердечных сокращений (ЧСС) или о риске развития нарушения сердечного ритма. Прогнозируется, что точность таких систем достигнет около 90% уже к 2025 году.

Это позволит врачам и пациентам принимать проактивные решения, модифицировать образ жизни, назначать профилактическое лечение и предотвращать развитие серьезных сердечных событий, значительно улучшая качество и продолжительность жизни. Именно здесь мы видим истинную ценность перехода от «лечения по факту» к управлению здоровьем на опережение.

Повышение достоверности диагностики и оптимизация работы медперсонала

Разработанные алгоритмы автоматизированной обработки ЭКГ не только ускоряют процесс, но и повышают достоверность принятия решения врачом. В некоторых случаях автоматизированные системы анализа ЭКГ, использующие ИИ, могут достигать до 99% точности в определении RR-интервалов и в несколько раз превосходить точность врачей в определении групп риска сердечно-сосудистых заболеваний.

Это имеет прямое влияние на оптимизацию работы медицинского персонала:

• Прикроватные системы палат интенсивной терапии: В реанимации, где каждая секунда на счету, автоматизированные системы ЭКГ могут оперативно обрабатывать записи, выдавая предупреждения о критических изменениях в сердечном ритме или ишемии. Это сокращает время между появлением симптомов и началом лечения, что критически важно при острых патологиях, таких как фибрилляция предсердий или инфаркт миокарда.
• Системы тревожной сигнализации: ИИ может быть интегрирован в системы, которые автоматически генерируют тревожные сигналы при обнаружении опасных аритмий или других патологических изменений, привлекая внимание медперсонала.
• Оптимизация работы бригад скорой медицинской помощи: На выезде ИИ-анализ ЭКГ позволяет фельдшерам и врачам скорой помощи оперативно оценить состояние сердца пациента, принять решение о необходимости экстренной госпитализации и начать первичную стабилизацию, еще до прибытия в стационар.
• Снижение рутинной нагрузки: Автоматизация рутинных задач по измерению и первоначальной интерпретации ЭКГ освобождает время врачей для более сложных клинических размышлений, общения с пациентами и разработки индивидуальных планов лечения.

Персонализированные медицинские рекомендации в реальном времени

Искусственный интеллект открывает беспрецедентные возможности для персонализированной медицины. Системы ИИ, анализируя не только текущие ЭКГ-данные, но и весь объем доступной медицинской информации о пациенте (анамнез, генетика, образ жизни, другие обследования), могут предоставлять:

• Индивидуальные предупреждения: Например, о превышении ЧСС во время физической активности, что может указывать на чрезмерную нагрузку или риск аритмии.
• Рекомендации по образу жизни: Предложения по корректировке диеты, режима сна, уровня физической активности на основе анализа реакции организма.
• Прогнозирование рисков: Предупреждения о повышенном риске развития специфических нарушений сердечного ритма в определенные периоды, что позволяет своевременно предпринять профилактические меры.

Прогнозируемая точность таких систем в предоставлении персонализированных рекомендаций и предупреждений в реальном времени, достигающая около 90% уже в 2025 году, подчеркивает их потенциал стать незаменимыми помощниками как для пациентов, так и для врачей. Это не только улучшит качество жизни пациентов, но и позволит более эффективно управлять ресурсами здравоохранения, фокусируясь на превентивных мерах и раннем вмешательстве. Более того, эти системы способны адаптироваться к изменяющимся потребностям и состоянию пациента, предлагая динамические, а не статичные рекомендации.

Заключение

Алгоритмический анализ физиологических процессов, с особым акцентом на электрокардиографию, является краеугольным камнем современной медицинской диагностики и стремительно развивающейся областью на стыке физиологии, инженерии и информатики. Мы увидели, как от фундаментальных определений биосигналов и медицинских алгоритмов мы перешли к детальному пониманию электрической активности сердца, регистрируемой ЭКГ, и её нормативным показателям.

Рассмотрение этапов обработки биосигналов — от фильтрации помех до выделения информативных признаков — продемонстрировало сложность и многогранность задачи. Классические математические методы, такие как спектральный и корреляционный анализы, наряду с мощными алгоритмами детектирования QRS-комплексов, в частности алгоритмом Пана-Томпкинса, формируют основу для количественной оценки сердечной деятельности.

Ключевая роль в этой трансформации принадлежит медицинской информатике, которая, объединяя вычислительные науки с медициной, не только ускоряет диагностику и повышает её эффективность, но и обеспечивает доступность и оптимальное использование колоссальных объемов биомедицинской информации. Применение электронно-вычислительных машин значительно сокращает время на постановку диагноза и снижает нагрузку на медицинский персонал, хотя и с некоторыми ограничениями в точности для определенных параметров ЭКГ.

Наиболее динамичное развитие наблюдается в области искусственного интеллекта и машинного обучения, которые уже сегодня показывают впечатляющие результаты в кардиологии: от высокоточной диагностики аритмий, таких как фибрилляция предсердий, до прогнозирования сердечной недостаточности и гиперкалиемии. Нейронные сети способны интегрировать разноплановые данные для комплексной оценки рисков, а появление ИИ-моделей, способных объяснять свои выводы, начинает решать проблему «черного ящика», повышая доверие врачей.

Однако путь к полноценной интеграции алгоритмического анализа не лишен препятствий. Артефакты и помехи при регистрации ЭКГ, технические проблемы оборудования, а также значительные экономические и инфраструктурные барьеры требуют постоянных усилий по их преодолению. Разработка объяснимого ИИ (XAI) становится императивом для обеспечения этичного и эффективного применения этих технологий.

Несмотря на вызовы, перспективы развития алгоритмического анализа, усиленного ИИ, выглядят обнадеживающими. Переход к предиктивной и превентивной медицине, возможность выявлять риски серьезных сердечно-сосудистых событий за годы до их возникновения, повышение достоверности диагностики и оптимизация работы медицинского персонала, а также реализация персонализированных медицинских рекомендаций в реальном времени — все это обещает кардинально изменить клиническую практику.

Таким образом, алгоритмический анализ физиологических процессов, и ЭКГ в частности, не просто дополняет традиционные методы, но и выступает катализатором глубоких преобразований в здравоохранении. Дальнейшие исследования и разработки, направленные на повышение точности, надежности и объяснимости алгоритмов, в сочетании с преодолением экономических и инфраструктурных барьеров, позволят полностью реализовать потенциал этих технологий для улучшения здоровья человечества.

Список использованной литературы

1. Бойцов С.А., Гришаев С.Л., Ласточкин И.Г., Пинегин А.Н. Диагностическая эффективность пространственных показателей компьютерной векторкардиографии для оценки гипертрофии левого желудочка сердца // Артериальная гипертензия. 2003. Т. 9, № 4. С. 21–24.
2. Гельман В.Я. Медицинская информатика: Практикум. Санкт-Петербург: Питер, 2002. С. 5–7.
3. Дорохов В.Б. Применение компьютерных полисомнографических полиграфов в психофизиологии и для клинических исследований // Физиология человека. 2002. Т. 28, № 2. С. 105–112.
4. Кечкер М.И. Руководство по клинической электрокардиографии. Москва, 2000. 180 с.
5. Москаленко А.В., Русаков А.В., Елькин Ю.Е. Новый метод анализа ЭКГ и его применение для оценки нарушений во время желудочковой тахикардии // Биофизика. 2003. Т. 48, № 2. С. 314–323.
6. Мурашко В.В., Струтынский А.В. Электрокардиография: Учебное пособие. 5-е изд. Москва: МЕДпресс-информ, 2001. 280 с.
7. Сокольский В.С. Информатика медицины. Москва: Познавательная книга плюс, 2001. С. 5–10.
8. Сула А.С., Рябыкина Г.В., Гришин В.Г. Дисперсионное картирование – новый метод анализа ЭКГ. Биофизические основы электродинамической модели биогенератора сердца // Кардиологический вестник. 2007. Т. 2, № 1. С. 35–55.
9. Томпсон Дж. М.Т. Неустойчивости и катастрофы в науке и технике: Пер. с англ. Москва: Мир, 1985. 180 с.
10. Титомир Л.И., Рутткай-Недецкий И., Бахарова Л. Комплексный анализ электрокардиограммы в ортогональных отведениях: электрокардиологическая интроскопия сердца. Москва: Наука, 2001. 238 с.
11. Что такое Медицинская информатика? URL: https://cyberleninka.ru/article/n/chto-takoe-meditsinskaya-informatika/viewer (дата обращения: 17.10.2025).
12. Приложения искусственного интеллекта в кардиологии: обзор. URL: https://researchgate.net/publication/362973167_Prilozenia_iskusstvennogo_intellekta_v_kardiologii_obzor (дата обращения: 17.10.2025).
13. Система кровообращения: принципы организации и регуляции функциональной активности. URL: https://compendium.com.ua/anatomy/cardiovascular-system/ (дата обращения: 17.10.2025).
14. Методы обработки и регистрации биосигналов для задач медицинской диагностики. URL: https://researchgate.net/publication/328108502_Metody_obrabotki_i_registracii_biosignalov_dla_zadac_medicinskoj_diagnostiki (дата обращения: 17.10.2025).
15. К ПОНЯТИЮ МЕДИЦИНСКОГО АЛГОРИТМА. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/k-ponyatiyu-meditsinskogo-algoritma/viewer (дата обращения: 17.10.2025).
16. ОБЗОР АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАММ ДЛЯ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ О КЛАССИФИКАЦИИ НАРУШЕНИЙ СЕРДЕЧНОГО РИТМА. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=45759972 (дата обращения: 17.10.2025).
17. Анализ ЭКГ искусственным интеллектом: расшифровка данных и диагностика нейронными сетями. URL: https://sbermed.ai/blog/analiz-ekg-iskusstvennym-intellektom-rasshifrovka-dannyh-i-diagnostika-neyronnymi-setyami/ (дата обращения: 17.10.2025).
18. Израильские ученые научили ИИ читать электрокардиограммы и разъяснять диагноз // newsru.co.il. 2025. 29 апр. URL: https://newsru.co.il/rest/29apr2025/ecg_709.html (дата обращения: 17.10.2025).
19. Улучшение сигнала электрокардиограммы на основе алгоритма удаления дрейфа его изолинии. URL: http://naukovedenie.ru/PDF/35TVN417.pdf (дата обращения: 17.10.2025).
20. Методы обработки биомедицинских сигналов и изображений. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-obrabotki-biomeditsinskih-signalov-i-izobrazheniy/viewer (дата обращения: 17.10.2025).
21. ОБРАБОТКА ГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАММ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РАСПОЗНАВАНИЯ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obrabotka-graficheskih-izobrazheniy-elektrokardiogramm-dlya-realizatsii-algoritmov-avtomatizirovannogo-raspoznavaniya (дата обращения: 17.10.2025).
22. Биомедицинские сигналы и изображения в цифровом здравоохранении: хранение, обработка и анализ. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/88636/1/978-5-7996-3023-7_2020.pdf (дата обращения: 17.10.2025).
23. Непрерывный мониторинг сердца: как искусственный интеллект изменит кардиологию // Российская газета. 2025. 29 сент. URL: https://rg.ru/2025/09/29/nepreryvnyj-monitoring-serdca-kak-iskusstvennyj-intellekt-izmenit-kardiologiiu.html (дата обращения: 17.10.2025).
24. Метод цифровой обработки ЭКГ-сигналов. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metod-tsifrovoy-obrabotki-ekg-signalov/viewer (дата обращения: 17.10.2025).
25. Артефакты при холтеровском мониторировании. URL: https://medbook.bsmu.by/uploads/files/Monograf_Sytko_V.I._Holter_EKG_final.pdf (дата обращения: 17.10.2025).
26. Метод и алгоритмы обработки электрокардиосигнала для выявления эпизодов желудочковых экстрасистол. URL: https://etu.ru/assets/files/nauka/diss/2017/maksimov-av/diss.pdf (дата обращения: 17.10.2025).
27. ВИДЫ БИОСИГНАЛОВ И МЕТОДЫ СНЯТИЯ ИЗМЕРЯЕМЫХ ПАРАМЕТРОВ. URL: https://www.scienceforum.ru/2017/2507/28362 (дата обращения: 17.10.2025).