Inteligența artificială, performanță incredibilă în diagnosticarea bolilor de inimă. Ce reușește să facă, mulți oameni vor putea fi salvați

Inteligența artificială (AI) poate detecta boli de inimă chiar înainte ca acestea să apară. Mai precis, cercetătorii de la Institutul Inimii Smidt din Cedars-Sinai, SUA, au descoperit că un algoritm de AI poate detecta un ritm cardiac anormal, chiar și la persoanele care nu prezintă încă simptome.

Performanța din identificarea persoanelor cu fibrilație atrială

Modelul de inteligență artificială a identificat semnale ascunse în testele de diagnostic medical obișnuite. Acest lucru poate ajuta medicii să prevină mai bine accidentele vasculare cerebrale și alte complicații cardiovasculare la persoanele cu fibrilație atrială – cel mai frecvent tip de tulburare de ritm cardiac.

Citește și: Premieră în medicină. Pierderea vederii va putea fi prevenită cu ajutorul inteligenței artificiale

„Acest studiu asupra veteranilor a fost divers din punct de vedere geografic și etnic, ceea ce indică faptul că aplicarea acestui algoritm ar putea aduce beneficii populației generale din SUA”, a declarat Sumeet Chugh, MD, director al Diviziei de Inteligență Artificială în Medicină din cadrul Departamentului de Medicină și Medicină. director al Centrului de Ritm Cardiac al Institutului Inimii de la Cedars-Sinai din Los Angeles.

„Această cercetare exemplifică unul dintre multele moduri în care oamenii de știință de la Institutul Inimii Smidt și de la Divizia de Inteligență Artificială în Medicină folosesc AI pentru a aborda gestionarea preventivă a afecțiunilor cardiace complexe și provocatoare”, a adăugat el.

Inteligența artificială a prezis apariția unor afecțiuni cardiace

Algoritmii dezvoltați anterior au fost utilizați în principal pe populațiile albe. Acest algoritm funcționează în diferite setări și populații de pacienți, inclusiv veterani din SUA și populații deservite. Descoperirile au fost publicate, miercuri, în jurnalul JAMA Cardiology.

Experții estimează că aproximativ 1 din 3 persoane cu fibrilație atrială nu știu că au această afecțiune. În fibrilația atrială, semnalele electrice din inimă care reglează pomparea sângelui din camerele superioare în camerele inferioare sunt haotice.

Citește și: Inteligența artificială va identifica hemoragiile cerebrale mai bine decât medicii

Acest lucru poate face ca sângele din camerele superioare să se acumuleze și să formeze cheaguri de sânge care pot ajunge la creier și pot declanșa un accident vascular cerebral ischemic (AVC). Pentru a crea algoritmul, anchetatorii au programat un instrument de inteligență artificială pentru a studia modelele găsite în citirile electrocardiogramelor.

O electrocardiogramă (EKG) este un test care monitorizează semnalele electrice de la inimă. Persoanele care sunt supuse acestui test au electrozi plasați pe corp care detectează activitatea electrică a inimii.

Ce spun specialiștii

Programul AI a fost instruit să analizeze citirile electrocardiogramei luate între 1 ianuarie 1987 și 31 decembrie 2022, de la pacienți consultați la două rețele de sănătate a Veterans Affairs. Algoritmul a fost antrenat pe aproape un milion de electrocardiograme și a prezis cu exactitate pacienții vor avea fibrilație atrială în decurs de 31 de zile.

Modelul AI a fost, de asemenea, aplicat în dosarele medicale de la pacienții de la Cedars-Sinai și, în mod similar, și cu precizie, a prezis cazuri de fibrilație atrială în același interval de timp, de 31 de zile.

Citește și: Descoperirea care ar putea trata leziunile măduvei spinării: ce rol are inteligența artificială

„Această cercetare permite o mai bună identificare a unei afecțiuni cardiace ascunse și informează cel mai bun mod de a dezvolta algoritmi care sunt echitabili și generalizabili pentru toți pacienții”, a spus David Ouyang, MD, cardiolog la Departamentul de Cardiologie din Institutul Inimii Smidt din Cedars. -Sinai, cercetător în cadrul Diviziei de Inteligență Artificială în Medicină și autor principal al studiului.

Cercetătorii intenționează să continue să studieze algoritmul ca parte a studiilor clinice prospective, pentru a afla dacă acesta poate ajuta și la identificarea persoanelor cu risc de atac de cord și accident vascular cerebral. De asemenea, ei intenționează să dezvolte mai mulți algoritmi AI ce pot fi utilizați în scopuri medicale.