Клиническая доказательная база
Подход строится на открытых корпусах данных и опубликованной литературе о реальных ошибках интерпретации ЭКГ. Метрики ниже — целевые показатели валидации, а не достигнутые клинические результаты.
Три счётчика доказательной базы
Доказательная часть документирована тремя публичными счётчиками — корпус данных, литература об ошибках и общий объём проработанных материалов.
Корпус интерпретированных ЭКГ
Около 3,22 млн коротких ЭКГ-записей из открытых корпусов (CODE, MIMIC-IV-ECG, Chapman-Shaoxing, PTB-XL, Georgia, CinC2017, CPSC2018, SaMi-Trop, PTB Diagnostic, LUDB, INCART, семейство MIT-BIH) плюс длительный холтеровский корпус Icentia11k (≈11 000 пациентов). В исследовательскую популяцию milestone-публикаций AI-ECG входят миллионы дополнительных записей.
Публикации о врачебных ошибках
Опубликованные данные о частоте ошибочной или пропущенной интерпретации ЭКГ — обоснование клинической потребности. Диапазоны по нозологиям из 18 публикаций:
| Нозология | Частота ошибок (диапазон) |
|---|---|
| Фибрилляция предсердий | 8–35% |
| STEMI | 8–24% |
| АВ-блокады | 6–14% |
| ГЛЖ | 15–20% |
| Удлинённый QT | 60–75% |
Целевые метрики валидации
Протокол валидации
Валидация планируется по международным стандартам отчётности AI в медицине — TRIPOD+AI, STARD-AI, DECIDE-AI, GMLP (FDA), а также ГОСТ Р 59921. Предусмотрены три когорты нарастающей строгости:
- Когорта 1 (≈50 000): hold-out внутренняя валидация на размеченных данных
- Когорта 2 (≈20 000): ретроспективная внешняя валидация
- Когорта 3 (≈5 000): проспективное исследование по DECIDE-AI в реальном клиническом потоке
Контроль справедливости (fairness) по подгруппам — пол, возраст, дети — заложен как требование на каждом этапе.