Bihotz-gutxiegitasuna eta adimen artifiziala: autoikaskuntzako algoritmoa ECGrentzat ikusezinak diren zeinuak antzemateko
Bihotz-gutxiegitasuna eta adimen artifiziala: Sinai mendiko ikertzaileek sortutako adimen artifizialeko (AI) ordenagailu algoritmo berezi batek elektrokardiogrametan (ECG edo EKG izenez ere ezagunak) aldaketa sotilak identifikatzen ikasi zuen gaixo batek bihotzeko gutxiegitasuna izan zuen ala ez jakiteko.
Autoikaskuntzako algoritmoek bihotz gutxiegitasun arazoak ezagutzen dituzte
"Erakutsi genuen sakoneko ikasketen algoritmoek bihotzaren bi aldeetako odol ponpaketa arazoak antzeman ditzaketela ECG uhin formako datuetatik", esan du Benjamin S. Glicksberg doktoreak, Genetika eta Zientzia Genomikoetako irakasle laguntzaileak, Hasso Plattner Institutu Digitaleko kideak. Health at Mount Sinai, eta Journal of the American College of Cardiology: Cardiovascular Imaging aldizkarian argitaratutako ikerketaren egile nagusia.
“Normalean, bihotzeko gaixotasun hauek diagnostikatzeko prozedura garestiak eta denbora asko behar dira.
Espero dugu algoritmo honek bihotz-gutxiegitasunaren diagnostiko azkarragoa ahalbidetzea ".
Ikerketa Akhil Vaid doktoreak zuzendu du, Glicksberg laborategian lan egiten duen doktore ondoko ikaslea. Girish N. Nadkarni, MD, MPH, CPH, Sinai mendiko Icahn Medikuntza Eskolako Medikuntzako irakasle elkartua, Datuek bultzatutako eta Medikuntza Digitala (D3M), eta ikerketaren egile nagusia.
6.2 milioi estatubatuar inguru, bihotz-gutxiegitasuna edo bihotz-gutxiegitasun kongestiboa, bihotzak gorputzak normalean behar duena baino odol gutxiago ponpatzen duenean gertatzen da.
Urteak dira medikuak ekokardiograma izeneko irudi teknikan oinarritzen direla gaixo batek bihotzeko gutxiegitasuna izan dezakeen ebaluatzeko.
Lagungarriak izan arren, ekokardiogramak lan asko eskatzen duten prozedurak izan daitezke, zenbait ospitaleetan soilik eskaintzen direnak.
Hala ere, adimen artifizialeko azken aurrerapenek iradokitzen dute elektrokardiogramak - oso erabilia den grabazio gailu elektrikoa - kasu horietan alternatiba azkarra eta erraz eskuragarria izan daitezkeela.
Adibidez, ikerketa askok erakutsi dute "sakoneko ikaskuntza" algoritmo batek bihotzaren ezkerreko bentrikuluan ahultasuna antzeman dezakeela, oxigeno berria duen odola gorputzeko gainerako lekuetara bultzatzen duena.
Ikerketa honetan, ikertzaileek ezkerreko bentrikuluaren indarra ez ezik eskuineko bentrikulua ere ebaluatzen duen algoritmoaren garapena deskribatu dute, desoxigenatutako odola gorputzetik isurtzen duena eta biriketara ponpatzen duena.
«Erakargarria den arren, tradizionalki erronka izan da medikuek bihotzeko gutxiegitasuna diagnostikatzeko ECGak erabiltzea.
Neurri batean gertatzen da ebaluazio horietarako diagnostiko irizpiderik ez dagoelako eta ECG irakurketetan aldaketa batzuk sotilegiak direlako gizakiaren begiak antzemateko ", esan du Nadkarni doktoreak.
"Ikerketa honek aurrerapauso zirraragarria suposatzen du ECG datuen barruan ezkutatutako informazioa aurkitzeko, azterketa eta tratamendu paradigma hobeak sor ditzakeen proba nahiko erraza eta erabilgarri asko erabilita".
Normalean, elektrokardiogramak bi urratseko prozesua dakar.
Hariak eramaten ditu gaixoaren bularreko atal desberdinetara eta minutu gutxiren buruan bereziki diseinatutako makina eramangarri batek lerro koskor edo uhin forma batzuk inprimatzen ditu, bihotzaren jarduera elektrikoa irudikatuz.
Makina hauek ospitale gehienetan aurki daitezke eta anbulantziak Estatu Batuetan zehar eta gutxieneko trebakuntza behar dute funtzionatzeko.
Ikerketa horretarako, ikertzaileek ordenagailu bat programatu zuten gaixoen elektrokardiogramak irakurtzeko, paziente berberetatik hartutako ekokardiogramen emaitzak laburbilduz idatzitako txostenetatik ateratako datuekin batera.
Egoera horretan, idatzizko txostenek ordenagailuaren datu multzo estandar gisa funtzionatzen zuten elektrokardiogramaren datuekin alderatzeko eta bihotz ahulagoak antzematen ikasteko.
ECG EKIPAMENDUA? IKUSI ZOLL BOHH LARRIALDI EXPO-N
Bihotz-gutxiegitasuna: hizkuntza naturalak prozesatzeko programek ordenagailuari idatzitako txostenetatik datuak ateratzen lagundu zioten
Bitartean, irudietan ereduak aurkitzeko gai diren neurona sare bereziak sartu ziren, algoritmoak ponpatzeko indarrak ezagutzen ikasten laguntzeko.
"Artearen egoera bultzatu nahi genuen bihotz osoa erraz eta merke ulertzeko gai den AI garatuz", esan du Vaid doktoreak.
Orduan, ordenagailuak 700,000 elektrokardiograma eta ekokardiograma txosten baino gehiago irakurri zituen Sinai mendiko Osasun Sistemako 150,000 pazienteren artean 2003tik 2020ra bitartean.
Lau ospitaleetako datuak erabili dira ordenagailua entrenatzeko, eta bosgarren baten datuak, berriz, algoritmoak beste esperimentu-esparru batean nola funtzionatuko duen probatzeko.
"Ikerketa honen balizko abantaila da munduko paziente populazio askotarikoetako ECG bilduma handienetako bat izan zela", esan du Nadkarni doktoreak.
Hasierako emaitzek iradoki zuten algoritmoa eraginkorra zela ezkerreko bentrikulu osasuntsuak edo oso ahulak zeintzuk ziren gaixoak aurreikusteko.
Hemen indarra ezkerreko bentrikulua kanporatzeko frakzioaren bidez definitu zen, bentrikuluak zenbat likido ponpatzen duen taupada bakoitzean ekokardiogrametan ikusitakoaren arabera.
Bihotz osasuntsuek ehuneko 50eko edo gehiagoko kanporatze-zatikia dute eta bihotz ahulek ehuneko 40ko berdina edo txikiagoa dutenak.
Algoritmoa ehuneko 94 zehatza izan zen gaixoek eiekzio-frakzio osasuntsua zeukaten aurreikusteko eta ehuneko 87 zehatza ehuneko 40tik beherako eiekzio-frakzioa zutenak iragartzeko.
Hala ere, algoritmoa ez da hain eraginkorra izan pazienteak bihotzak apur bat ahulduko dituztela aurreikusteko
Kasu honetan, programa ehuneko 73 zehatza izan zen ehuneko 40 eta 50 arteko eiekzio zatikia zuten pazienteak iragartzeko.
Emaitza gehiagok iradoki zuten algoritmoak elektrokardiogramen balbula ahulen ahultasunak antzematen ere ikasi zuela.
Kasu honetan, ahultasuna ekokardiogramaren txostenetatik ateratako termino deskribatzaile gehiagorekin definitu zen.
Hemen algoritmoa 84% zehatza zen gaixoek eskuineko balbula ahula zeukaten iragartzeko.
"Gure emaitzek iradoki dute algoritmo honek azkenean medikuek bihotzaren bi aldeetako porrota ondo diagnostikatzen lagun dezakeela", esan du Vaid doktoreak.
Azkenean, analisi osagarriak iradoki du algoritmoa eraginkorra izan daitekeela gaixo guztien bihotzeko ahultasuna hautemateko, arraza eta generoa edozein dela ere.
"Gure emaitzek iradokitzen dute algoritmo hau tresna erabilgarria izan daitekeela praktikatzaile klinikoei paziente ugarik pairatutako bihotzeko gutxiegitasuna borrokatzen laguntzeko", gehitu du Glicksberg doktoreak. "Probako probak arretaz diseinatzeko prozesuan gaude, eraginkortasuna mundu errealago batean probatzeko."
Ikerketa hau Osasun Institutu Nazionalek (TR001433) lagundu zuten.
Artikuluan
Vaid, A., et al., Ikasketa sakoneko algoritmoak erabiliz eskuineko eta ezkerreko bentrikuluaren disfuntzioa aldi berean identifikatzeko elektrokardiogramatik, Journal of the American College of Cardiology: Cardiovascular Imaging, 13eko urriaren 2021a, DOI: 10.1016 / j.jcmg.2021.08.004 .XNUMX.
Irakurri ere:
Bihotzaren hanturak: Miokarditisa, Endokarditis Infektiboa eta Perikarditisa
Bihotz murmurazioak: zer da eta noiz kezkatu
Bihotz hautsiaren sindromea gora egiten ari da: Takotsubo kardiomiopatia ezagutzen dugu