Штучний інтелект у стратифікації ризику інсульту та кровотеч у пацієнтів із фібриляцією передсердь | Український Медичний Часопис

Інсульт при фібриляції передсердь (ФП) залишається однією з головних причин смертності та інвалідизації. Щороку близько 15 млн людей у світі переживають інсульт, з них 5 млн — з тяжкою інвалідизацією [1]. Традиційні інструменти оцінки ризику (CHA₂DS₂-VASc) мають обмеження: низька точність для пацієнтів з проміжним ризиком, слабка дискримінація між «істинно низьким» та «середнім» ризиком, ігнорування складних взаємодій між факторами (генетика, соціальні чинники, поліморбідність) (

рисунок).

Рисунок. Розуміння обмежень шкали CHA₂DS₂-VASc [2]

Чому штучний інтелект (ШІ) / машинне навчання (МН) може бути корисним?

На відміну від статичних шкал, МН здатне враховувати тисячі змінних (клінічні дані, генетику, коморбідність, соціальні фактори), моделювати їхню взаємодію та створювати персоналізований прогноз ризику. У масштабних когортах (>6 млн пацієнтів, >14 млн людино-років) МН-алгоритми (логістична регресія, градієнтний бустинг, нейронні мережі) перевершували CHA₂DS₂-VASc за точністю прогнозу (C-index до 0,89).

Ключові практичні аспекти для лікаря

1. ШІ не відміняє клінічного мислення, але допомагає краще стратифікувати ризики, особливо в «сірій зоні» пацієнтів з проміжними CHA₂DS₂-VASc балами.

2. Індивідуалізація антикоагулянтної терапії: точніше визначення, хто дійсно «виграє» від антикоагулянтів, а у кого ризик кровотеч переважає.

3. Нові інструменти на горизонті: носимі пристрої з ШІ-аналітикою — раннє виявлення інсульту; портативна ШІ-візуалізація головного мозку — швидша діагностика; моделі для вибору між DOAC та LAAO — зменшення кровотеч); PGM (Probabilistic Graphical Models) — наочне моделювання взаємозалежності коморбідності та ризику.

Що варто очікувати найближчим часом

Перехід від «однорівневих шкал» до динамічних цифрових калькуляторів ризику, що працюють на основі електронних медичних записів.
Включення ШІ-алгоритмів у клінічні decision support systems (CDSS) — перші дослідження вже показали покращення призначення антикоагулянтів згідно з рекомендаціями.
Потенціал для зменшення як недостатності лікування (пацієнти без антикоагулянтів, які їх потребують), так і надмірного лікування (пацієнти з низьким реальним ризиком).

Практичне резюме для лікаря

Шкали CHA₂DS₂-VASc залишаються стандартом, але їхня точність обмежена. Алгоритми на основі ШІ довели кращу прогностичну ефективність і найближчим часом стануть доступними у вигляді інтегрованих клінічних інструментів. Варто готуватися до їх використання для більшої точності в підборі антикоагулянтів, зниження ризику ускладнень (інсультів, кровотеч) та персоналізованого підходу у веденні пацієнтів з ФП.

Список використаної літератури

1. Hindricks G. (2025) AI for precision in stroke and bleeding risk management in atrial fibrillation. In Artificial intelligence to improve management of cardiac arrhythmias (Conference session). ESC Congress 2025, Madrid, Spain.
2. Zimmerman R.M., Hernandez E.J., Tristani-Firouzi M. et al. (2025) Explainable artificial intelligence for stroke risk stratification in atrial fibrillation. Eur. Heart J., Digit. Health, 6(3): 317–325. doi: 10.1093/ehjdh/ztaf019.

Підготовлено редакцією журналу
«Український медичний часопис»