Südamepuudulikkus ja tehisintellekt: iseõppiv algoritm EKG-le nähtamatute märkide tuvastamiseks
Südamepuudulikkus ja tehisintellekt: Siinai mäe teadlaste loodud spetsiaalne tehisintellektil (AI) põhinev arvutialgoritm suutis õppida, kuidas tuvastada peeneid muutusi elektrokardiogrammides (tuntud ka kui EKG või EKG), et ennustada, kas patsiendil esineb südamepuudulikkus
Iseõppivad algoritmid tunnevad ära südamepuudulikkuse probleemid
"Näitasime, et süvaõppe algoritmid tunnevad EKG lainekuju andmetest ära südame pumpamise probleeme südame mõlemal küljel," ütles Bensomin S. Glicksberg, PhD, geneetika ja genoomikateaduste dotsent, Hasso Plattneri digitaalse instituudi liige Health at Mount Sinai ja ajakirjas Journal of the American College of Cardiology: Cardiovascular Imaging avaldatud uuringu vanemautor.
"Tavaliselt nõuab seda tüüpi südamehaiguste diagnoosimine kulukaid ja aeganõudvaid protseduure.
Loodame, et see algoritm võimaldab südamepuudulikkust kiiremini diagnoosida. ”
Uuringut juhtis doktor Akhil Vaid, doktorikraadi doktor, kes töötab nii Glicksbergi lobby Girish N. Nadkarni, MD, MPH, CPH, meditsiini dotsent Siinai mäe Icahni meditsiinikoolis, osakonna juhataja Andmepõhine ja digitaalne meditsiin (D3M) ning uuringu vanemautor.
Umbes 6.2 miljonit ameeriklast mõjutab südamepuudulikkus või kongestiivne südamepuudulikkus, kui süda pumpab vähem verd kui keha tavaliselt vajab
Arstid on aastaid tuginenud suurel määral ehhokardiogrammiks nimetatavale kuvamismeetodile, et hinnata, kas patsiendil võib olla südamepuudulikkus.
Kuigi ehhokardiogrammid on abiks, võivad need olla töömahukad protseduurid, mida pakutakse ainult valitud haiglates.
Hiljutised tehisintellekti läbimurded viitavad aga sellele, et elektrokardiogrammid - laialdaselt kasutatav elektriline salvestusseade - võivad sellistel juhtudel olla kiire ja hõlpsasti kättesaadav alternatiiv.
Näiteks on paljud uuringud näidanud, kuidas "süvaõppe" algoritm suudab tuvastada südame vasaku vatsakese nõrkust, mis surub värskelt hapnikuga rikastatud verd ülejäänud kehasse.
Selles uuringus kirjeldasid teadlased sellise algoritmi väljatöötamist, mis hindas mitte ainult vasaku vatsakese tugevust, vaid ka paremat vatsakest, mis võtab kehast sisse voolava hapnikuga rikastatud vere ja pumpab selle kopsudesse.
"Kuigi see on ahvatlev, on traditsiooniliselt olnud arstidel keeruline kasutada EKG -d südamepuudulikkuse diagnoosimiseks.
Osaliselt on see tingitud sellest, et nende hindamiste jaoks ei ole kehtestatud diagnostilisi kriteeriume ja mõned muudatused EKG näitudes on inimsilmale lihtsalt liiga peened, ”ütles dr Nadkarni.
"See uuring kujutab endast põnevat sammu edasi EKG andmetesse peidetud teabe leidmisel, mis võib suhteliselt lihtsa ja laialdaselt kättesaadava testi abil viia paremate sõeluuringute ja raviparadiisideni."
Tavaliselt hõlmab elektrokardiogramm kaheastmelist protsessi.
Traatjuhtmed on teibitud patsiendi rindkere erinevatesse osadesse ja mõne minuti jooksul prindib spetsiaalselt välja töötatud kaasaskantav masin välja rida sirgeid jooni või lainekuju, mis esindavad südame elektrilist aktiivsust.
Neid masinaid võib leida enamikust haiglatest ja kiirabiautod kogu USA-s ja nõuavad minimaalset väljaõpet.
Selle uuringu jaoks programmisid teadlased arvuti, et lugeda patsiendi elektrokardiogramme koos andmetega, mis on välja võetud kirjalikest aruannetest, mis võtavad kokku samadelt patsientidelt võetud vastavate ehhokardiogrammide tulemused.
Sellises olukorras toimisid kirjalikud aruanded arvuti standardse andmekogumina, et võrrelda neid elektrokardiogrammi andmetega ja õppida, kuidas nõrgemaid südameid märgata.
EKG SEADMED? Külastage ZOLL BOOTH -i hädaabinäitusel
Südamepuudulikkus: loomuliku keele töötlemise programmid aitasid arvutil kirjalikest aruannetest andmeid välja võtta
Vahepeal lisati spetsiaalsed närvivõrgud, mis on võimelised piltidel mustreid avastama, et aidata algoritmil õppida pumpamise tugevusi ära tundma.
"Me tahtsime edendada tehnika taset, arendades tehisintellekti, mis on lihtne ja odav mõistma kogu südant," ütles dr Vaid.
Seejärel luges arvuti enam kui 700,000 150,000 elektrokardiogrammi ja ehhokardiogrammi aruannet, mis saadi aastatel 2003–2020 XNUMX XNUMX Siinai mäesüsteemi tervishoiusüsteemi patsiendilt.
Arvuti koolitamiseks kasutati nelja haigla andmeid, samas kui viienda haigla andmeid kasutati, et testida, kuidas algoritm erinevas katseseadmes toimib.
"Selle uuringu potentsiaalne eelis on see, et see hõlmas ühte suurimatest EKG -de kogudest ühest maailma kõige mitmekesisemast patsiendipopulatsioonist," ütles dr Nadkarni.
Esialgsed tulemused näitasid, et algoritm oli tõhus, et ennustada, millistel patsientidel on kas terved või väga nõrgad vasakud vatsakesed.
Siin määrati tugevus vasaku vatsakese väljutusfraktsiooni abil, mis on hinnang selle kohta, kui palju vedelikku vatsake pumpab iga löögi korral välja, nagu on täheldatud ehhokardiogrammidel.
Tervete südamete väljutusfraktsioon on 50 protsenti või suurem, nõrkadel aga 40 protsenti või alla selle.
Algoritm oli 94 % täpne, et ennustada, kellel patsientidel oli terve väljutusfraktsioon, ja 87 % täpne, ennustades neid, kellel oli väljutusfraktsioon alla 40 %.
Algoritm ei olnud aga nii tõhus, et ennustada, millistel patsientidel on süda veidi nõrgenenud
Sel juhul prognoosis programm 73 protsenti täpselt patsiente, kellel oli väljutusfraktsioon vahemikus 40 kuni 50 protsenti.
Edasised tulemused näitasid, et algoritm õppis elektrokardiogrammidest tuvastama ka parema klapi nõrkusi.
Sel juhul määrati nõrkus ehhokardiogrammi aruannetest eraldatud kirjeldavamate terminitega.
Siin oli algoritm 84 protsenti täpne, et ennustada, millistel patsientidel olid nõrgad paremventiilid.
"Meie tulemused näitasid, et see algoritm võib lõpuks aidata arstidel õigesti diagnoosida ebaõnnestumisi mõlemal pool südant," ütles dr Vaid.
Lõpuks näitas täiendav analüüs, et algoritm võib olla efektiivne südame nõrkuse tuvastamisel kõigil patsientidel, olenemata rassist ja soost.
"Meie tulemused näitavad, et see algoritm võib olla kasulik vahend, mis aitab arstidel võidelda erinevate patsientide südamepuudulikkusega," lisas dr Glicksberg. "Me kavandame hoolikalt tulevasi uuringuid, et testida selle tõhusust reaalsemas keskkonnas."
Seda uuringut toetasid riiklikud terviseinstituudid (TR001433).
Artikkel
Vaid, A., et al., Sügavate õppimisalgoritmide kasutamine parema ja vasaku vatsakese düsfunktsiooni samaaegseks tuvastamiseks elektrokardiogrammist, Journal of the American College of Cardiology: Cardiovascular Imaging, 13. oktoober 2021, DOI: 10.1016/j.jcmg.2021.08.004 .XNUMX.
Loe ka:
Südamepõletikud: müokardiit, nakkuslik endokardiit ja perikardiit
Südame nurinad: mis see on ja millal peaks muretsema
Murtud südame sündroom on tõusuteel: me teame Takotsubo kardiomüopaatiat