EchoNext ช่วยคัดกรองโรคโครงสร้างหัวใจจาก ECG อย่างไร

* รูปภาพใช้เพื่อประกอบเนื้อหาเท่านั้น อาจไม่ใช่ภาพเหตุการณ์จริงหรือภาพจริงจากเรื่องในบทความ ขอบคุณภาพประกอบจาก https://graphic.in.th

คลื่นไฟฟ้าหัวใจหรือ ECG เป็นการตรวจที่ทำได้รวดเร็ว ราคาเข้าถึงง่าย และพบได้ทั่วไปในห้องฉุกเฉินกับคลินิกโรคหัวใจ แต่แพทย์มักใช้มันดูจังหวะการเต้นของหัวใจเป็นหลัก ส่วนโรคของลิ้นหัวใจ กล้ามเนื้อหัวใจหนา ภาวะหัวใจล้มเหลว หรือความดันหลอดเลือดปอดสูง มักต้องอาศัยอัลตราซาวนด์หัวใจหรือ echocardiogram เพื่อยืนยัน

งานวิจัยในวารสาร Nature เมื่อปี 2025 เสนอว่า ECG ธรรมดาอาจช่วยเปิดทางไปสู่การคัดกรองโรคกลุ่มนี้ได้ดีขึ้น นักวิจัยพัฒนาโมเดลชื่อ EchoNext ให้เรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างสัญญาณ ECG กับผลตรวจภาพหัวใจจากข้อมูลมากกว่า 1 ล้านระเบียน

โมเดลนี้กำลังหาอะไรจากคลื่นหัวใจ

เป้าหมายของ EchoNext คือการมองหา โรคโครงสร้างหัวใจ หรือ structural heart disease ไม่ได้หมายถึงการทำนายทุกโรคที่เกี่ยวกับหัวใจ โรคในกลุ่มนี้ครอบคลุมความผิดปกติของลิ้นหัวใจ ห้องหัวใจ ผนังกล้ามเนื้อหัวใจ ภาวะหัวใจล้มเหลว และภาวะความดันหลอดเลือดปอดสูง

โมเดลรับข้อมูลจาก ECG 12 ลีด แล้วให้คะแนนความเสี่ยงว่าผู้ป่วยรายนั้นควรได้รับการตรวจ echocardiogram ต่อหรือไม่ จึงมีหน้าที่คล้ายด่านคัดกรองที่ช่วยชี้ว่าคลื่นซึ่งดูไม่เด่นชัดอาจซ่อนความผิดปกติของโครงสร้างหัวใจอยู่

ในการทดสอบกับชุด ECG 150 รายการ EchoNext มีความแม่นยำ 77.3% ความไว 72.6% และความจำเพาะ 80.7% ตัวเลขเหล่านี้ใช้ตอบโจทย์แคบ ๆ ว่า ECG ชุดนั้นบ่งชี้โรคโครงสร้างหัวใจหรือไม่

ผลที่เหนือกว่าแพทย์ เกิดในโจทย์เปรียบเทียบแบบใด

แพทย์โรคหัวใจ 13 คนร่วมอ่าน ECG รวม 3,200 ครั้ง ในรอบที่ไม่มีคะแนนจาก AI ความแม่นยำเฉลี่ยอยู่ที่ 64.0% เมื่อเห็นคะแนน EchoNext แล้ว ความแม่นยำเพิ่มเป็น 69.2% ส่วน AI เพียงลำพังทำได้ 77.3% ในชุดทดสอบเดียวกัน

ผลนี้จึงสนับสนุนว่า EchoNext ทำผลงานดีกว่าแพทย์โรคหัวใจในการ คัดกรองโรคโครงสร้างหัวใจจาก ECG เพียงอย่างเดียว ไม่ได้พิสูจน์ว่า AI วินิจฉัยโรคแทนแพทย์ได้ทุกสถานการณ์ เพราะในการรักษาจริง แพทย์ยังมีข้อมูลอาการ ประวัติการเจ็บป่วย การตรวจร่างกาย ผลเลือด และภาพตรวจอื่นร่วมประกอบการตัดสินใจ

การใช้คะแนน AI ยังช่วยให้แพทย์อ่าน ECG ในโจทย์นี้ได้ดีขึ้น แม้ผลรวมของแพทย์ร่วมกับคะแนนโมเดลจะยังต่ำกว่าโมเดลที่ทำงานลำพังในชุดทดสอบดังกล่าว

มีสัญญาณจากผู้ป่วยจริง แต่ยังไม่ใช่ใบสั่งรักษา

ทีมวิจัยนำโมเดลไปประเมินกับผู้ป่วยที่มี ECG แต่ยังไม่เคยได้รับ echocardiogram ในระบบติดตามผล กลุ่มที่โมเดลจัดว่ามีความเสี่ยงสูงพบโรคโครงสร้างหัวใจภายหลังในสัดส่วนสูงกว่ากลุ่มความเสี่ยงต่ำ งานทดลอง DISCOVERY ซึ่งมีผู้เข้าร่วม 100 คนก็พบแนวโน้มในทิศทางเดียวกัน

ประโยชน์ที่ใกล้ตัวที่สุดจึงอยู่ที่การช่วยเลือกผู้ที่ควรได้รับอัลตราซาวนด์หัวใจเร็วขึ้น โดยเฉพาะพื้นที่ที่เครื่องมือเฉพาะทางหรือแพทย์ผู้เชี่ยวชาญมีจำกัด ผลคะแนนสูงไม่ได้เท่ากับได้รับการยืนยันว่าเป็นโรค และผลคะแนนต่ำก็ไม่ควรใช้ปัดทิ้งอาการผิดปกติที่แพทย์ประเมินว่าต้องตรวจต่อ

EchoNext แสดงให้เห็นว่า ECG ซึ่งมีอยู่แล้วในระบบรักษาอาจถูกใช้ได้คุ้มค่าขึ้น การวินิจฉัยและการตัดสินใจรักษายังคงต้องอยู่กับทีมแพทย์ พร้อมการตรวจยืนยันที่เหมาะกับผู้ป่วยแต่ละราย