В исследовании, опубликованном в npj Digital Medicine 8 сентября 2026 года, представлена модель искусственного интеллекта для оценки уязвимости атеросклеротических бляшек сонных артерий по данным ультразвукового исследования в B-режиме. Целью работы было улучшение стратификации риска цереброваскулярных событий (инсультов и транзиторных ишемических атак) у пациентов с каротидным атеросклерозом. Авторы разработали и валидировали алгоритм глубокого обучения на многоцентровой когорте пациентов, используя аннотированные изображения B-режима ультразвука для автоматического определения признаков уязвимости бляшки, таких как гетерогенная эхогенность, изъязвление поверхности и наличие гипоэхогенных зон. Модель продемонстрировала высокую прогностическую точность в идентификации пациентов с высоким риском цереброваскулярных событий, превосходя традиционные клинические и ультразвуковые критерии. Результаты показывают, что ИИ-анализ стандартных ультразвуковых изображений может служить неинвазивным и доступным инструментом для скрининга и раннего выявления пациентов, нуждающихся в более агрессивной профилактической терапии. Исследование подчеркивает потенциал ИИ в повышении точности диагностики и персонализации лечения сердечно-сосудистых заболеваний в рутинной клинической практике.