AI w kardiologii: nowa era diagnostyki chorób sercowo-naczyniowych

Choroby układu sercowo-naczyniowego (CVD) pozostają główną przyczyną zgonów na świecie i w Polsce. Co roku odpowiadają za ponad 17 milionów zgonów globalnie, a w Polsce stanowią ponad 40% wszystkich zgonów.

Wczesne wykrycie chorób serca i naczyń jest kluczowe, ale tradycyjne metody diagnostyczne mają swoje ograniczenia — są czasochłonne, wymagają specjalistów, a wyniki bywają subiektywne. Dlatego rośnie znaczenie nowoczesnych narzędzi opartych na sztucznej inteligencji.

AI zmienia diagnostykę — czym są modele wielomodalne

W ostatnich latach pojawiła się nowa generacja algorytmów: modele wielomodalne, które łączą dane z różnych źródeł:

obrazowania (MRI, CT, USG, echokardiografia),
sygnałów (np. EKG, Holter),
danych laboratoryjnych i biomarkerów,
historii chorób i dokumentacji elektronicznej pacjentów.

Dzięki temu AI może wykrywać wzorce niewidoczne dla człowieka i przewidywać ryzyko wystąpienia zdarzeń sercowych (zawałów, udarów, niewydolności serca) z dużo większą precyzją niż klasyczne modele statystyczne.

Najnowsze osiągnięcia AI w diagnostyce chorób serca

Publikacja Advancements in Artificial Intelligence Applications for Cardiovascular Disease Research (2025) opisuje przełomowe wyniki z kilkunastu centrów naukowych na świecie:

Automatyczna analiza obrazów echokardiograficznych — sieci neuronowe wykrywają wady zastawek i zaburzenia kurczliwości z dokładnością porównywalną do kardiologów.
Interpretacja sygnałów EKG — modele głębokiego uczenia wykrywają arytmie i chorobę wieńcową, zanim pojawią się objawy kliniczne.
Fuzja danych wielomodalnych — algorytmy łączą wyniki badań obrazowych, EKG i krwi, przewidując ryzyko zawału w ciągu najbliższych 5 lat z dokładnością >90%.
Personalizacja terapii — systemy AI analizują odpowiedź pacjentów na leki i rekomendują indywidualne schematy leczenia.

To ogromny krok w kierunku medycyny predykcyjnej i precyzyjnej.

Wyzwania i bariery wdrożenia AI w kardiologii

Mimo imponujących wyników, wprowadzenie AI do praktyki klinicznej wymaga rozwiązania wielu problemów:

Dostęp do danych wysokiej jakości – potrzebne są duże, dobrze opisane zbiory danych medycznych; obecnie są one często rozproszone i niespójne.
Standaryzacja i interoperacyjność – różne formaty obrazów (DICOM), sygnałów (np. EKG) i brak jednolitych protokołów utrudniają integrację danych.
Walidacja kliniczna – modele często działają świetnie w badaniach naukowych, ale słabiej w realnych warunkach klinicznych.
Akceptacja lekarzy i pacjentów – nieufność wobec „czarnej skrzynki”, konieczność szkolenia personelu, kwestie etyczne.
Regulacje prawne i certyfikacja – AI musi spełniać wymogi UE (MDR, nadchodzący AI Act), przejść proces oceny bezpieczeństwa i skuteczności.

Polska perspektywa — czy jesteśmy gotowi na AI w kardiologii?

Polska ma potencjał, by stać się regionalnym liderem w zastosowaniu AI w kardiologii. Już dziś powstają projekty naukowe na uczelniach medycznych i politechnikach, a niektóre szpitale testują systemy wspierające analizę EKG czy echokardiografii.

Jednak wdrożenia są na wczesnym etapie, a główne bariery to:

brak dużych zbiorów danych klinicznych dostępnych do trenowania algorytmów,
ograniczone finansowanie projektów AI w ochronie zdrowia,
niejasne procedury certyfikacji i oceny bezpieczeństwa,
brak krajowych wytycznych dotyczących jakości i walidacji algorytmów AI w diagnostyce.

Stworzenie ogólnopolskiego programu wsparcia badań i wdrożeń AI w kardiologii mogłoby znacząco przyspieszyć rozwój tej dziedziny.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja, a zwłaszcza modele wielomodalne, otwierają nowy rozdział w diagnostyce chorób sercowo-naczyniowych. Mogą umożliwić wcześniejsze wykrywanie chorób, lepsze prognozowanie ryzyka i bardziej spersonalizowane leczenie pacjentów.

Aby jednak potencjał AI stał się rzeczywistością w polskiej kardiologii, potrzebne są inwestycje w dane, edukację, infrastrukturę i odpowiednie regulacje.

Bibliografia

Zhang Y., Patel S., Nguyen T. et al. Advancements in Artificial Intelligence Applications for Cardiovascular Disease Research. arXiv. 2025.
Attia Z.I., Noseworthy P.A., Lopez-Jimenez F. et al. An artificial intelligence-enabled ECG algorithm for the identification of patients with atrial fibrillation during sinus rhythm: a retrospective analysis. The Lancet. 2024.
Topol E. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine. 2019.
European Society of Cardiology (ESC). Digital health and AI in cardiology: position paper. 2024.
European Commission. Artificial Intelligence Act — Regulation (EU) 2024/1689. Official Journal of the EU.

To też może Cię zainteresować: