Ученые и акушер-гинекологи Raquel и Jaime Gilinski с кафедры акушерства, гинекологии и репродуктивной медицины при больнице Mount Sinai первыми в Нью-Йорке начали использовать одобренный Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (Food and Drug Administration, FDA) инструмент искусственного интеллекта (ИИ), направленный на повышение точности и эффективности ультразвукового исследования (УЗИ) при выявлении подозрительных признаков серьезных врожденных пороков сердца у плода.
Инновационная система, разработанная компанией «BrightHeart» и внедренная в клинике Carnegie Imaging for Women (трех локациях в Манхэттене), встроена в пренатальные УЗИ-скрининги II триместра и служит вспомогательным средством для интерпретации эхокардиографических данных. В условиях клинического исследования, опубликованного в журнале «Obstetrics & Gynecology», использование ИИ-инструмента обеспечило детектирование более чем 9% находок, подозрительных на тяжелые пороки сердца, при одновременном сокращении времени чтения сканов на 18% и повышении уверенности экспертов на 19%.
Исследование включало анализ 200 анонимизированных УЗИ-исследований, выполненных в период 18–24 недель беременности в 11 центрах США и Европы. Семь акушеров-гинекологов оценивали изображения в рандомизированном порядке как с поддержкой ИИ, так и без нее, оценивая наличие ультразвуковых маркеров, подозрительных на врожденные пороки сердца.
Авторы подчеркивают, что ИИ-поддержка не только улучшает показатели обнаружения, но и может стандартизировать качество пренатальной диагностики и снизить зависимость от уровня подготовки оператора, особенно в центрах без узких специалистов по эхокардиографии плода. По мнению исследователей, интеграция ИИ-инструментов в клиническую практику способна значительно сократить вариабельность диагностики врожденных пороков сердца и расширить доступ к экспертной оценке.
Эксперты также отмечают потенциал технологии для оптимизации рабочих процессов и повышения уверенности клиницистов, что важно в условиях растущей сложности пренатального скрининга. Дальнейшие исследования планируются для оценки влияния ИИ-ассистированных диагностических алгоритмов на исходы беременности, а также их масштабируемости в различных клинических условиях.
Источник: Jennifer Lam-Rachlin et al, Use of Artificial Intelligence–Based Software to Aid in the Identification of Ultrasound Findings Associated With Fetal Congenital Heart Defects, Obstetrics & Gynecology (2025). DOI: 10.1097/aog.0000000000006087.
