Širdies nepakankamumas ir dirbtinis intelektas: specialus dirbtinio intelekto (AI) kompiuterinis algoritmas, sukurtas Sinajaus kalno tyrinėtojų, galėjo sužinoti, kaip nustatyti subtilius elektrokardiogramų (taip pat žinomų kaip EKG ar EKG) pokyčius, kad būtų galima numatyti, ar pacientas patyrė širdies nepakankamumą

Savarankiškai besimokantys algoritmai atpažįsta širdies nepakankamumo problemas

„Mes parodėme, kad giliai besimokantys algoritmai gali atpažinti kraujo siurbimo problemas abiejose širdies pusėse iš EKG bangos formos duomenų“,-sakė Benjaminas S. Glicksbergas, daktaras, genetikos ir genomo mokslų daktaras, Hasso Plattnerio skaitmeninio instituto narys. Sveikata Sinajaus kalne ir vyresnysis tyrimo autorius, paskelbtas Amerikos kardiologijos koledžo žurnale: širdies ir kraujagyslių vaizdavimas.

„Paprastai diagnozuojant tokio tipo širdies ligas reikia brangių ir daug laiko reikalaujančių procedūrų.

Tikimės, kad šis algoritmas leis greičiau diagnozuoti širdies nepakankamumą “.

Tyrimui vadovavo mokslų daktaras Akhil Vaid, dirbantis Glicksbergo dykumoje Girish N. Nadkarni, MD, MPH, CPH, medicinos daktaras Icahn medicinos mokykloje Sinajaus kalne, skyriaus vyr. Duomenimis pagrįsta ir skaitmeninė medicina (D3M) ir vyresnysis tyrimo autorius.

Širdies nepakankamumas arba stazinis širdies nepakankamumas pasireiškia maždaug 6.2 milijono amerikiečių, kai širdis pumpuoja mažiau kraujo, nei paprastai reikia kūnui

Daugelį metų gydytojai labai rėmėsi vaizdavimo technika, vadinama echokardiograma, kad įvertintų, ar pacientui gali pasireikšti širdies nepakankamumas.

Nors echokardiogramos yra naudingos, jos gali būti daug darbo reikalaujančios procedūros, kurios siūlomos tik tam tikrose ligoninėse.

Tačiau naujausi dirbtinio intelekto laimėjimai rodo, kad elektrokardiogramos - plačiai naudojamas elektrinis įrašymo įrenginys - šiais atvejais gali būti greita ir lengvai prieinama alternatyva.

Pavyzdžiui, daugelis tyrimų parodė, kaip „giliai besimokantis“ algoritmas gali aptikti širdies kairiojo skilvelio silpnumą, kuris išstumia šviežiai deguonimi prisotintą kraują į likusį kūną.

Šiame tyrime mokslininkai aprašė algoritmo kūrimą, kuris įvertino ne tik kairiojo skilvelio stiprumą, bet ir dešinįjį skilvelį, kuris iš organizmo perneša deguonimi prisotintą kraują ir siurbia jį į plaučius.

„Nors ir patrauklus, tradiciškai gydytojams buvo sudėtinga naudoti EKG širdies nepakankamumui diagnozuoti.

Iš dalies taip yra todėl, kad šiems vertinimams nėra nustatytų diagnostinių kriterijų ir kai kurie EKG rodmenų pokyčiai yra tiesiog pernelyg subtilūs, kad žmogaus akis galėtų juos aptikti “, - sakė daktaras Nadkarni.

„Šis tyrimas yra įdomus žingsnis į priekį ieškant informacijos, paslėptos EKG duomenyse, o tai gali lemti geresnes atrankos ir gydymo paradigmas naudojant palyginti paprastą ir plačiai prieinamą testą“.

Paprastai elektrokardiograma apima dviejų etapų procesą.

Vielos laidai priklijuojami prie skirtingų paciento krūtinės dalių, o per kelias minutes specialiai suprojektuota nešiojamoji mašina išspausdina serijines linijas arba bangos formas, atspindinčias širdies elektrinį aktyvumą.

Šias mašinas galima rasti daugumoje ligoninių ir greitoji pagalba visoje Jungtinėse Valstijose ir reikalauja minimalaus mokymo, kad galėtų veikti.

Šiam tyrimui tyrėjai užprogramavo kompiuterį, kad būtų galima skaityti pacientų elektrokardiogramas kartu su duomenimis, gautais iš rašytinių ataskaitų, apibendrinančių atitinkamų echokardiogramų, paimtų iš tų pačių pacientų, rezultatus.

Esant tokiai situacijai, rašytinės ataskaitos veikė kaip standartinis duomenų rinkinys, skirtas kompiuteriui palyginti su elektrokardiogramos duomenimis ir sužinoti, kaip pastebėti silpnesnes širdis.

EKG ĮRANGA? Apsilankykite ZOLL BOOTH EMERGENCY EXPO

Širdies nepakankamumas: natūralios kalbos apdorojimo programos padėjo kompiuteriui išgauti duomenis iš rašytinių ataskaitų

Tuo tarpu buvo įtraukti specialūs neuroniniai tinklai, galintys atrasti vaizdų modelius, kad padėtų algoritmui išmokti atpažinti siurbimo stipriąsias puses.

„Mes norėjome paspartinti pažangiausias technologijas kurdami AI, galintį lengvai ir nebrangiai suprasti visą širdį“, - sakė daktaras Vaidas.

Tada kompiuteris perskaitė daugiau nei 700,000 150,000 elektrokardiogramų ir echokardiogramų ataskaitų, gautų iš 2003 2020 Sinajaus kalno sveikatos sistemos pacientų XNUMX–XNUMX m.

Kompiuteriui apmokyti buvo naudojami keturių ligoninių duomenys, o penktosios - patikrinti, kaip algoritmas veiktų kitoje eksperimentinėje aplinkoje.

„Galimas šio tyrimo privalumas yra tas, kad jame dalyvavo viena didžiausių EKG kolekcijų iš vienos iš įvairiausių pacientų populiacijų pasaulyje“, - sakė dr. Nadkarni.

Pradiniai rezultatai rodo, kad algoritmas buvo veiksmingas numatant, kurių pacientų kairysis skilvelis bus sveikas arba labai silpnas.

Čia stiprumas buvo apibrėžtas kairiojo skilvelio išstūmimo frakcija, įvertinimu, kiek skysčių skilvelis išsiurbia su kiekvienu smūgiu, kaip nustatyta echokardiogramose.

Sveikos širdies išstūmimo dalis yra 50 procentų ar didesnė, o silpnos - 40 procentų arba mažesnė.

Šis algoritmas buvo 94 proc. Tikslus numatydamas, kurie pacientai turi sveiką išmetimo frakciją, ir 87 proc. Tiksliai prognozavo tuos, kurių išstūmimo frakcija buvo mažesnė nei 40 proc.

KARDIOProtekcija ir širdies ir plaučių gaivinimas? Apsilankykite EMD112 BOOTH AVARINĖJE EXPO DABAR, kad sužinotumėte daugiau

Tačiau algoritmas nebuvo toks efektyvus numatant, kurių pacientų širdys šiek tiek susilpnės

Šiuo atveju programa tiksliai prognozavo pacientus, kurių išstūmimo frakcija buvo nuo 73 iki 40 procentų.

Kiti rezultatai parodė, kad algoritmas taip pat išmoko aptikti dešiniojo vožtuvo trūkumus iš elektrokardiogramų.

Šiuo atveju silpnumą apibūdino labiau apibūdinantys terminai, išgauti iš echokardiogramos ataskaitų.

Čia algoritmas tiksliai prognozavo 84 procentus, kurie pacientai turėjo silpnus dešinius vožtuvus.

„Mūsų rezultatai rodo, kad šis algoritmas ilgainiui gali padėti gydytojams teisingai diagnozuoti nesėkmę abiejose širdies pusėse“, - sakė daktaras Vaidas.

Galiausiai, papildoma analizė parodė, kad algoritmas gali būti veiksmingas nustatant širdies silpnumą visiems pacientams, nepriklausomai nuo rasės ir lyties.

„Mūsų rezultatai rodo, kad šis algoritmas gali būti naudinga priemonė, padedanti klinikiniams praktikams kovoti su širdies nepakankamumu, kurį patiria įvairūs pacientai“, - pridūrė daktaras Glicksbergas. „Mes kruopščiai planuojame būsimus bandymus, kad patikrintume jų veiksmingumą realesnėje aplinkoje“.

Šį tyrimą palaikė Nacionaliniai sveikatos institutai (TR001433).

Straipsnis

Vaid, A. ir kt., Naudojant gilaus mokymosi algoritmus, siekiant vienu metu nustatyti dešiniojo ir kairiojo skilvelio disfunkciją iš elektrokardiogramos, Amerikos kardiologijos koledžo leidinys: širdies ir kraujagyslių vaizdavimas, 13 m. Spalio 2021 d., DOI: 10.1016/j.jcmg.2021.08.004 .XNUMX.

Skaityti taip pat:

Širdies uždegimai: miokarditas, infekcinis endokarditas ir perikarditas

Širdies ūžesiai: kas tai yra ir kada susirūpinti

Sulaužytos širdies sindromas didėja: žinome Takotsubo kardiomiopatiją

šaltinis:

Sinajaus kalnas