Искусственный интеллект при детских аритмиях: современное состояние, специфические проблемы и перспективы внедрения в клиническую практику

Введение: Интерпретация детских электрокардиограмм (ЭКГ) и ведение детей с аритмиями представляют собой специализированные клинические направления, осложнённые возрастными физиологическими изменениями. Хотя искусственный интеллект (ИИ) преобразил кардиологию взрослых, его применение в детской электрофизиологии пока в основном ограничивается исследовательской сферой.

Цель: Критически оценить современные доказательства, методологическую строгость, готовность к клиническому применению и проблемы внедрения ИИ для выявления детских аритмий, стратификации риска и выбора тактики лечения.

Методы: Проведён анализ современной литературы с оценкой методов машинного обучения (ML), глубокого обучения (DL), больших языковых моделей (LLM), носимых датчиков и мониторинга в отделениях интенсивной терапии в детских когортах.

Результаты: Специально разработанные модели глубокого обучения демонстрируют высокую диагностическую эффективность при отдельных электрических фенотипах, таких как синдром Вольфа—Паркинсона—Уайта (WPW), синдром удлинённого интервала QT (LQTS) и неонатальная брадикардия. Однако подавляющее большинство опубликованных инструментов представляют собой ретроспективные исследования, демонстрирующие принципиальную работоспособность, но не прошедшие валидацию. Современные алгоритмы ИИ анализируют отдельные записи ЭКГ в тщательно отобранных условиях и не могут заменить комплексную клиническую оценку, включающую анамнез, семейный скрининг, генетическое тестирование и диагностику с использованием нескольких методов. Сохраняются существенные препятствия, включая выраженный дефицит данных, отсутствие проспективной внешней валидации, ограниченную воспроизводимость карт значимости в системах объяснимого ИИ (XAI) и некалиброванные ложные срабатывания. Кроме того, алгоритмы, обученные на данных взрослых, и универсальные большие языковые модели при применении у детей дают неприемлемо высокую частоту диагностических ошибок.

Выводы: ИИ способен улучшить помощь детям с аритмиями, однако его внедрение в клиническую практику требует выхода за рамки изолированных показателей эффективности. Дальнейший прогресс зависит от проспективной многоцентровой валидации, федеративного обучения с сохранением конфиденциальности, интеграции мультимодальных данных и чёткого определения роли ИИ как инструмента поддержки принятия клинических решений в реальных рабочих процессах.