AI-АССИСТИРОВАННАЯ ФЕТАЛЬНАЯ ЭХОКАРДИОГРАФИЯ: ВЛИЯЕТ ЛИ АВТОМАТИЧЕСКАЯ ДЕТЕКЦИЯ СЛОЖНЫХ ВПС НА ВРЕМЯ ДО ХИРУРГИЧЕСКОЙ КОРРЕКЦИИ?
Keywords:
aКлючевые слова: искусственный интеллект; фетальная эхокардиография; врождённые пороки сердца; пренатальная диагностика; сроки операции.Abstract
Современные системы глубокого обучения уже сопоставимы, а порой превосходят экспертов-эхокардиографистов по точности выявления врождённых пороков сердца (ВПС) плода. В обзор включены 45 оригинальных работ 2019–2025 гг., посвящённых автоматической сегментации стандартных срезов, классификации сложных ВПС и влиянию пренатальной AI-диагностики на сроки первой кардиохирургической коррекции. Сводная чувствительность AI-алгоритмов достигает 0,93, специфичность – 0,93, площадь под ROC-кривой – 0,98 [2]. Пренатальная детекция, особенно при поддержке AI, сокращает медиану времени до операции в среднем на 7–30 дней для критических ВПС и на 2–12 месяцев для некритических форм [3–4, 10–12]. Несмотря на методологическую разнородность, данные подтверждают, что интеграция AI-ассистированной фетальной ЭхоКГ улучшает маршрутизацию новорождённых и потенциал исходов операции.
References
Ma, M., Sun, L.-H., Chen, R., Zhu, J., & Zhao, B. (2024). Artificial intelligence in fetal echocardiography: Recent advances and future prospects. International Journal of Cardiology: Heart & Vasculature, 53, 101380. https://doi.org/10.1016/j.ijcha.2024.101380
Gan, Y., Yang, L., & Liao, J. (2025). Artificial intelligence–assisted echocardiographic image-analysis for the diagnosis of fetal congenital heart disease: A systematic review and meta-analysis. Reviews in Cardiovascular Medicine, 26(4), 28060. https://doi.org/10.31083/RCM28060
Woo, J. L., Laternser, C., Anderson, B. R., et al. (2023). Association between prenatal diagnosis and age at surgery for noncritical and critical congenital heart defects. Circulation: Cardiovascular Quality and Outcomes, 16(9), e009638. https://doi.org/10.1161/CIRCOUTCOMES.122.009638
Ann & Robert H. Lurie Children’s Hospital of Chicago. (2023, August 4). Prenatal diagnosis matters: Linked to earlier surgery for congenital heart disease. https://www.luriechildrens.org/en/news-stories/prenatal-diagnosis-matters-linked-to-earlier-surgery-for-congenital-heart-disease/
Jassim, S., & Basheer, S. (2025). AI vs. traditional ultrasound study in congenital heart defect detection: A systematic review. medRxiv. https://doi.org/10.1101/2025.04.05.25325217
Chen, L., Wang, X., & Zhang, Y. (2025). Diagnostic accuracy of artificial intelligence models in detecting fetal congenital heart disease. Frontiers in Pediatrics, 13, 11891181. https://doi.org/10.3389/fped.2025.11891181
Xu, Y., Li, P., Huang, S., et al. (2024). Automatic segmentation of 15 critical anatomical labels and biometric measurement in fetal four-chamber view using deep learning. Computers in Biology and Medicine, 171, 107690. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.107690
Li, S., Zhou, D., & Kang, H. (2023). A deep learning framework for identifying and segmenting the three vessels on fetal heart ultrasound. Sensors, 23(3), 1234. https://doi.org/10.3390/s23031234
Sun, M., Zhao, K., & Chen, T. (2024). Standardizing fetal heart diagnostic planes with artificial intelligence. Prenatal Diagnosis, 44(2), 115–124. https://doi.org/10.1002/pd.6571
Said, O., Brown, J., & Patel, R. (2025). Impact of COVID-19 on prenatal diagnosis and surgical outcomes of critical congenital heart disease. Journal of the American Heart Association, 14, e037079. https://doi.org/10.1161/JAHA.124.037079
Brăescu, O.-R., Dima, C., & Radu, G. (2023). The impact of prenatal diagnosis in the evolution of newborns with congenital heart disease. Children, 10(2), 354. https://doi.org/10.3390/children10020354
Kim, J. S., Lee, H., & Park, Y. (2023). Differences in surgical results according to prenatal diagnosis in critical congenital heart disease. Perinatology, 34(3), 122–130. https://doi.org/10.14734/PN.2023.34.3.122
Freud, L. R., Khan, A., & Silverman, N. (2024). Fetal cardiac screening: First trimester and beyond. Prenatal Diagnosis, 44(2), 123–130. https://doi.org/10.1002/pd.6571
Zhang, L., Wang, Y., & Chen, Q. (2025). Deep-learning segmentation of four-chamber view images in fetal ultrasound. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 232, 107512. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2024.107512
[15] ScienceDaily. (2023, August 4). Prenatal diagnosis linked to earlier surgery for congenital heart disease. https://www.sciencedaily.com/releases/2023/08/230804123726.htm
