HomeTechnologyPutem prezice un stop cardiac cu ajutorul unui algoritm

Putem prezice un stop cardiac cu ajutorul unui algoritm

Cercetătorii de la Universitatea Johns Hopkins au dezvoltat o nouă abordare bazată pe inteligența artificială care poate prezice, mult mai precis decât un medic, dacă și când un pacient ar putea muri din cauza unui stop cardiac.

Această tehnologie este bazată pe analiza imaginilor inimilor bolnave ale pacienților și își propune să revoluționeze procesul de luare a deciziilor în spațiul clinic, crescând rata de supraviețuire în urma aritmiilor cardiace bruște și letale, aceasta fiind una dintre cele complicate afecțiuni ale medicinei.

Alături de aceste scanări RMN, sunt folosite date standard privind istoricul medical al pacientului, folosite adesea pentru generarea factorilor de risc cardiovascular. Aceste date sunt legate de vârstă, greutate, rasă și medicamentația pe bază de rețetă luată de pacient. După ce au fost adunate imagini RMN pentru sute de pacienți, cercetătorii au declarat că inteligența artificială a reușit să depășească predicțiile medicilor care se bazau pe estimări vizuale simple ale caracteristicilor cicatricilor de pe inimă, cum ar fi volumul și masa lor totală.

„Imaginile conțin informații critice pe care medicii nu au putut să le acceseze”, a declarat autorul principal Dan Popescu, un fost doctorand la Johns Hopkins, într-un comunicat. „Această cicatrice poate fi distribuită în moduri diferite și spune ceva despre șansa de supraviețuire a pacientului. Există informații ascunse în ea”.

Predicțiile algoritmului nu numai că au fost semnificativ mai precise pentru fiecare măsură decât cele realizate de medici, ci au fost validate în teste cu o cohortă independentă de pacienți din 60 de centre de sănătate din Statele Unite, cu istorice cardiace diferite și date imagistice diferite, sugerând că platforma ar putea fi adoptată oriunde.

Cercetătorii de la Clinica Mayo au demonstrat anterior că acest algoritm ar putea fi antrenat pentru a găsi semne de fracție de ejecție scăzută și performanță slabă a inimii pe baza unei citiri EKG standard, cu 12 derivații, ceea ce duce la cu 32% mai multe diagnostice în comparație cu analizele standard de diagnosticare.

„Acest lucru are potențialul de a modela în mod semnificativ procesul de luare a deciziilor clinice cu privire la riscul de aritmie și reprezintă un pas esențial către aducerea prognosticului traiectoriei pacientului în era inteligenței artificiale”, a declarat Trayanova, co-director al Alianței pentru Diagnostic și Inovare în Tratament Cardiovascular. „Materializează tendința de îmbinare a inteligenței artificiale, a ingineriei și a medicinei ca viitor al asistenței medicale.”

Echipa lucrează acum pentru a construi algoritmi pentru a detecta alte boli cardiace. Potrivit lui Trayanova, conceptul de deep-learning ar putea fi dezvoltat pentru alte domenii ale medicinei care se bazează pe diagnosticul vizual.

 

Articol de Izabela Constantin

ARTICOLE RECOMANDATE

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Articole populare

Comentarii recente