Ответы к тестам НМО: «Носимые устройства с технологиями искусственного интеллекта (ИИ) для ранней диагностики нарушений ритма и проводимости»

1. Алгоритм машинного обучения, встроенный в носимый кардиовертер-дефибриллятор, позволяет

1) увеличить задержку терапии жизнеугрожающих аритмий;
2) снизить общее количество ложных тревог без задержки терапии жизнеугрожающих аритмий; +
3) отказаться от контроля врача;
4) повысить частоту неадекватных разрядов;
5) полностью исключить все ложные срабатывания.

2. Будущие перспективы использования ИИ в кардиологии включают

1) полную замену врача-кардиолога нейросетью;
2) снижение роли объяснимого ИИ;
3) отмену всех инструментальных методов диагностики;
4) исключение мультимодального подхода;
5) краткосрочное прогнозирование устойчивой желудочковой тахикардии/фибрилляции желудочков в ближайшие 24 часа. +

3. В соответствии с российским законодательством (ФЗ № 323-ФЗ, Постановление № 1684), данные с носимого устройства без регистрационного удостоверения Росздравнадзора

1) не являются основанием для постановки диагноза; +
2) являются единственным критерием для экстренной госпитализации;
3) не требуют подтверждения любыми другими методами;
4) могут использоваться для выдачи официального заключения врача;
5) всегда полностью достоверны и приравнены к медицинским.

4. Глубокая нейронная сеть с долгой краткосрочной памятью (LSTM) при анализе ЭКГ способна

1) диагностировать инфаркт миокарда;
2) классифицировать сигнал как синусовый ритм, фибрилляцию предсердий, трепетание предсердий или АВ-узловой ритм; +
3) полностью заменить имплантируемый кардиовертер-дефибриллятор;
4) измерять артериальное давление;
5) оценивать функцию внешнего дыхания.

5. Глубокая нейронная сеть, обученная на 24-часовом одноканальном сигнале ЭКГ, способна предсказывать устойчивые желудочковые тахиаритмии в последующие дни с

1) чувствительностью ниже 30% и специфичностью 50%;
2) отсутствием прогностической ценности;
3) чувствительностью 100% и специфичностью 100%;
4) чувствительностью около 70% при высокой специфичности (около 97%). +

6. Для качественного обучения нейросети с целью автоматического анализа ЭКГ с носимых устройств необходимо

1) только записи с фибрилляцией предсердий;
2) большой объём размеченных данных (чистые ЭКГ и записи с аритмиями, артефактами); +
3) данные только от одного производителя устройств;
4) отсутствие каких-либо артефактов в обучающей выборке;
5) исключительно нормальные ЭКГ здоровых людей.

7. Для чего нужны «тепловые карты» при анализе ЭКГ методами ИИ

1) для преобразования одномерного сигнала ЭКГ в двухмерное цветное изображение с целью ускорения обучения нейросети;
2) для визуального объяснения решения ИИ: какие участки ЭКГ (зубцы, интервалы, сегменты) повлияли на диагноз; +
3) для создания автоматического протокола катетерной абляции;
4) для автоматической фильтрации мышечного тремора и сетевых помех с целью очистки сигнала ЭКГ.

8. ИИ может использоваться в кардиологии для

1) диагностики без анализа ЭКГ;
2) полной замены эхокардиографии;
3) диагностики и оценки риска аритмий и планирования лечения (выбор антиаритмика, подхода к абляции); +
4) отмены физикального обследования;
5) фундаментальных исследований без клинического применения.

9. Имплантируемый петлевой регистратор ЭКГ способен автоматически активировать запись при

1) появлении артефакта на ЭКГ;
2) любых движениях пациента;
3) асистолии, брадиаритмии, желудочковой тахиаритмии, предсердной тахикаритмии; +
4) снижении уровня кислорода в крови повышении температуры тела.

10. Использование записи ЭКГ со смарт-часов в совокупности с технологиями ИИ показывает высокую точность в диагностике

1) острого коронарного синдрома; +
2) расслаивающей аневризмы аорты;
3) тромбоэмболии легочной
4) пневмоторакса;
5) желудочно-кишечного кровотечения.

11. К имплантируемым устройствам для регистрации ЭКГ относятся

1) кардиофлешки для самостоятельной регистрации;
2) умные часы с функцией ЭКГ;
3) петлевые имплантируемые кардиомониторы (Reveal®); +
4) одноразовые ЭКГ-плёнки;
5) патч-мониторы с аппликацией на кожу.

12. К носимым устройствам для самостоятельной регистрации ЭКГ относятся

1) одноканальные холтеровские мониторы;
2) имплантируемые кардиовертеры-дефибрилляторы;
3) системы для самостоятельной регистрации ЭКГ и устройства для длительного непрерывного мониторирования ЭКГ; +
4) многоканальные стационарные электрокардиографы;
5) умные часы с функцией фотоплетизмографии.

13. Клинические рекомендации Европейского общества кардиологов для диагностики редких аритмий (несколько раз в год) рекомендуют

1) сутки респираторного мониторинга;
2) повторное 12-канальное ЭКГ в покое;
3) однократную пробу с физической нагрузкой;
4) холтеровское мониторирование 24 часа;
5) имплантируемый петлевой регистратор. +

14. Ключевым преимуществом длительного непрерывного мониторинга ЭКГ с помощью патчей и ИИ перед стандартной ЭКГ покоя является

1) отсутствие необходимости в зарядке устройств;
2) исключение всех артефактов движения;
3) возможность записи только в стационаре;
4) более низкая стоимость оборудования;
5) детекция редких и бессимптомных аритмий. +

15. Недостатком патч-мониторов с одноканальной записью ЭКГ является

1) невозможность использования у спортсменов;
2) невозможность достоверной идентификации всех нарушений ритма; +
3) необходимость госпитализации на весь период мониторинга;
4) отсутствие влагоустойчивости;
5) высокая стоимость имплантации.

16. Носимые устройства для регистрации ЭКГ позволяют повысить шанс обнаружения редких пароксизмальных аритмий благодаря

1) одномоментной записи ЭКГ в 12 отведениях;
2) записи ЭКГ в стационарных условиях;
3) исключению любых физических нагрузок;
4) кратковременной записи ЭКГ в покое;
5) длительному мониторингу в обычной жизни пациента. +

17. Объяснимый искусственный интеллект (XAI) при анализе ЭКГ решает проблему «чёрного ящика» путём

1) визуализации участков ЭКГ, повлиявших на классификацию (тепловые карты); +
2) увеличения сложности нейронной сети без интерпретации;
3) исключения врача из диагностического процесса;
4) скрытия логики принятия решения от клинициста;
5) отказа от количественной оценки вклада признаков.

18. Одним из общих ограничений большинства моделей машинного обучения для прогнозирования внезапной остановки сердца является

1) необходимость исключительно 12-канальной ЭКГ;
2) невозможность использовать клинические данные;
3) отсутствие интереса со стороны кардиологов;
4) высокая стоимость обучения одной модели;
5) небольшой объём выборок и отсутствие внешней валидации. +

19. Одним из ограничений носимых устройств (умные часы, чехлы для смартфонов) в клинической практике является

1) необходимость постоянного подключения к сети 220В;
2) обязательное наличие проводов и электродов;
3) невозможность записи ЭКГ в домашних условиях;
4) отсутствие влагозащиты у всех моделей;
5) отсутствие регистрационного удостоверения медицинского изделия у большинства гаджетов. +

20. Одним из подходов объяснимого искусственного интеллекта является

1) предварительный анализ всей записи ЭКГ врачом;
2) визуализация артефактов;
3) полное исключение врача из интерпретации ЭКГ;
4) количественная оценка вклада каждого признака (морфология QRS, интервал QT) в диагноз и прогноз. +

21. Одним из преимуществ патч-мониторов ЭКГ является

1) исключение ложноположительных результатов;
2) отсутствие необходимости в каком-либо анализе данных;
3) возможность регистрации ЭКГ на фоне интенсивных физических нагрузок с нивелированием помех; +
4) наличие регистрационного удостоверения медицинского устройства;
5) многоканальная запись не менее 12 отведений.

22. Основной архитектурой интеграции ИИ-анализа ЭКГ в телемедицинские платформы является

1) носимое устройство → мобильное приложение → облачный сервер с ИИ-моделью → интерфейс врача; +
2) автономная работа устройства без передачи данных;
3) исключение врачебного контроля;
4) ручная передача бумажных лент;
5) отсутствие какой-либо эскалации критических событий.

23. Основной причиной создания алгоритмов машинного обучения для анализа ЭКГ с носимых устройств является

1) объективная невозможность ручной расшифровки многосуточных ЭКГ-регистраций штатными специалистами; +
2) отсутствие любых электрических сигналов сердца у здоровых людей;
3) высокая стоимость традиционных кардиографов;
4) малое количество пациентов с нарушениями ритма.

24. Патч-мониторы ЭКГ обеспечивают длительность непрерывной записи до

1) 24 часов;
2) 2 дней;
3) 14 дней; +
4) 7 дней;
5) 30 часов.

25. Показанием к применению патч-монитора ЭКГ на 14–30 суток является

1) острый инфаркт миокарда;
2) редкие нарушения ритма (ежемесячно, но не еженедельно); +
3) подозрение на порок сердца без аритмий;
4) ежедневные аритмии, регистрируемые холтером;
5) контроль эффективности однократно назначенного антиаритмика.

26. Потенциал ИИ в анализе ЭКГ включает

1) диагностику только фибрилляции предсердий;
2) полный отказ от врачебного контроля;
3) автоматизацию диагностики, улучшение прогнозирования, оценку терапевтического ответа и выявление скрытых паттернов; +
4) исключительно подсчёт частоты сердечных сокращений.

27. При автоматическом анализе ЭКГ с помощью стандартных компьютерных программ (без использования глубокого обучения) наиболее частой проблемой является

1) необходимость исключительно 12-канальной записи;
2) полное отсутствие ложноположительных результатов;
3) высокая частота ложноотрицательных результатов для некоторых аномальных ритмов (эктопические предсердные ритмы); +
4) невозможность выявления фибрилляции предсердий;
5) идеальная дифференциальная диагностика всех тахикардий.

28. При анализе ЭКГ методом визуального контроля (без автоматизации) межисследовательская согласованность между врачами

1) низкая для сложных признаков (например, эпсилон-волн); +
2) низкая для ишемических изменений при инфаркте миокарда;
3) достигает 100% для блокады ножек пучка Гиса;
4) отсутствует для всех видов нарушений ритма.

29. При выявлении ЭКГ-признаков высокого риска внезапной сердечной смерти (синдром Бругада, удлинённый QT, WPW) с помощью умных часов наиболее высокая чувствительность (>80%) достигается при

1) использовании только прекордиальных отведений; +
2) регистрации сигнала только с пальцев рук;
3) записи ЭКГ с правой ноги;
4) расположении часов на левом запястье;
5) отсутствии какого-либо контакта с кожей.

30. При диагностике вазоспастической стенокардии с помощью носимых устройств модели машинного обучения могут выявлять патологию даже

1) исключительно при проведении провокационных проб;
2) при суточном мониторировании АД;
3) только в момент ангинозной боли;
4) в межприступный период (при отсутствии боли); +
5) при нормальной коронароангиографии без ЭКГ.

31. При диагностике нарушений ритма у выживших после внезапной остановки сердца рекомендуется

1) проведение только ЭКГ покоя в 12 отведениях;
2) имплантация петлевого регистратора ЭКГ;
3) Использование событийных регистраторов ЭКГ;
4) анализ записей с имплантируемого устройства или носимого монитора; +
5) регулярное использование патч-мониторов.

32. При использовании ЭКГ-патча и больших языковых моделей для длительного мониторинга ишемические изменения могут выявляться

1) только ретроспективно по окончании мониторинга исключительно при одновременной записи 12 отведений;
2) за десятки минут до наступления необратимых изменений в миокарде; +
3) через несколько часов после появления боли;
4) лишь в условиях стационара.

33. При массовом скрининге с использованием одноканальных ЭКГ и ИИ-моделей риск выявить синдром WPW среди ИИ-положительных записей оказывается

1) отсутствующим;
2) одинаковым для всех записей;
3) в десятки раз выше, чем среди ИИ-отрицательных; +
4) не отличающимся от ИИ-отрицательных;
5) ниже, чем случайное угадывание.

34. Скрининг синдрома Вольфа-Паркинсона-Уайта (WPW) с помощью одноканального портативного ЭКГ в сочетании с ИИ-моделью позволяет

1) полностью отказаться от врачебного пересмотра;
2) значительно снизить количество записей для ручного анализа; +
3) диагностировать WPW без ЭКГ-подтверждения;
4) исключить все ложноположительные диагнозы;
5) зарегистрировать только симптомные эпизоды.

35. Смарт-часы с возможностью многоканальной записи ЭКГ (например, с грудной клетки) при диагностике синдрома Бругада показывают согласие со стандартной 12-канальной ЭКГ

1) исключительно в покое;
2) очень высокое (κ>0,9); +
3) нулевое;
4) низкое (κ<0,2);
5) только при записи после медикаментозной провокации.

36. Событийные регистраторы ЭКГ (пациент-активируемые) не применимы для диагностики

1) кратковременных симптомов, которые пациент успевает отметить;
2) эпизодов, возникающих несколько раз в неделю;
3) симптомной фибрилляции предсердий;
4) бессимптомных нарушений ритма; +
5) пароксизмов сердцебиения.

37. Согласно клиническим рекомендациям (Желудочковые нарушения ритма, 2025), при частоте симптомов несколько раз в год или реже рекомендовано

1) однократное суточное мониторирование АД;
2) холтеровское мониторирование 24–72 часа;
3) пятиминутная ЭКГ покоя;
4) использование имплантируемого кардиомонитора; +
5) ежедневный осмотр терапевта.

38. Технологии ИИ в диагностике КПЖТ

1) могут использоваться только на записях ЭКГ во время пароксизма тахикардии;
2) позволяют найти признаки заболевания на ЭКГ покоя вне приступа ЖТ; +
3) позволяют не проводить генетическое тестирование для подтверждения диагноза;
4) позволяют определить показания для имплантации ИКД;
5) могут использоваться только для оценки нагрузочных ЭКГ.

39. Технологии искусственного интеллекта при анализе ЭКГ превосходят традиционные методы в

1) дифференциальной диагностике тахикардий с узкими комплексами QRS;
2) ручном пересмотре всех артефактов;
3) оценке только ЧСС без учёта морфологии;
4) стратификации риска внезапной сердечной смерти с помощью динамических моделей. +

40. Точность выявления желудочковой экстрасистолии по одноканальной ЭКГ с носимых часов зависит от используемого алгоритма: наиболее высокой она оказывается при применении

1) стандартных автоматических программ без обучения;
2) регистрации ЭКГ только в покое;
3) визуального анализа врачом;
4) технологий глубокого обучения (нейросетей). +

41. Традиционный холтеровский монитор ЭКГ (ХМ-ЭКГ) ограничивает диагностические возможности при редких аритмиях, так как

1) он имеет ограниченную длительность мониторирования ЭКГ; +
2) он не способен регистрировать электрическую активность сердца;
3) он требует имплантации под кожу;
4) он используется только в условиях стационара;
5) его анализ выполняется исключительно искусственным интеллектом.

42. Устройство типа «кардиофлешка» (ECG Dongle) относится к

1) имплантируемым кардиомониторам;
2) 12-канальным стационарным электрокардиографам дефибрилляторам для неотложной помощи;
3) системам для самостоятельной регистрации ЭКГ; +
4) патч-мониторам длительного непрерывного мониторирования.

43. Что можно убрать при анализе ЭКГ при помощи автоэндоектора?

1) предсердные экстрасистолы;
2) эпизоды желудочковой тахикардии;
3) эпизоды предсердной тахикардии;
4) помехи, связанные с движением; +
5) пароксизмы фибрилляции предсердий.

44. Чувствительность и специфичность большинства носимых устройств (умные часы, патчи) для выявления фибрилляции предсердий

1) одинакова для всех производителей и составляет 100%;
2) ниже случайного угадывания;
3) не изучались в клинических исследованиях;
4) выше при использовании алгоритмов глубокого обучения (нейросетей) по сравнению с простыми детекторами регулярности ритма; +
5) всегда ниже 50% независимо от алгоритма.

45. Этической проблемой внедрения ИИ в кардиологию является

1) отсутствие необходимости в регулировании доступа к данным;
2) полная прозрачность всех медицинских алгоритмов по умолчанию;
3) гарантированная 100% точность без ошибок;
4) предвзятость алгоритмов, обученных на несбалансированных выборках; +
5) отсутствие потребности в конфиденциальности данных.