Insufficienza cardiaca and intelligenza artificiale: algoritmo di autoapprendimento per individuare segni invisibili all'ECG
Artigo Insufficienza Cardiaca and Intelligenza: lo studio del Monte Sinai sugerir que um novo algoritmo de autoapprendimento pode resolver problemas de pompaggio del sangue leggendo gli elettrocardiogrammi
Uno speciale algoritmo informatico basato sull'intelligenza artificiale (AI) creato dai ricercatori del Monte Sinai é stato in grado di imparare a identificare sottili cambiamento negli elettrocardiogrammi (noti anche come ECG ou ECG) per prevedere se un pazca stava sofiafrendo.
Gli algoritmi di autoapprendimento riconocono i problemi di insufficienza cardiaca
"Abbiamo dimostrato che gli algoritmi di apprendimento profondo possono riconoscere i problemi di pompaggio del sangue su entrambi i lati del cuore dai data della forma d'onda ECG", ha affermato Benjamin S. Glicksberg, PhD, professor assistente di genetica e scienze genomiche, membro dell'Hasso Plattner Institute for Digital Health no Mount Sinai e autor sênior dello studio pubblicato sul Journal of the American College of Cardiology: Cardiovascular Imaging.
“Di solito, la diagnosi di questo type di condizioni cardiache richiede procedure costose and dispendiose in termini di tempo.
Speriamo che questo algoritmo consenta una diagnosi più rapida dello scompenso cardiaco ”.
Lo studio é estado condotto de Akhil Vaid, MD, uno studioso postdottorato che lavora sia nel laboratorio di Glicksberg Girish N. Nadkarni, MD, MPH, CPH, Professore Associato di Medicina presso la Icahn School of Medicine no Mount Sinai, Capo della Divisione di Data-Driven and Digital Medicine (D3M) e autore senior dello studio.
Colpisce cerca de 6,2 milioni di americani, l'insufficienza cardiaca o insufficienza cardiaca congestizia si verifica quando il cuore pompa meno sangue di quanto ao corpo ha normalmente bisogno
Per anni i medici hanno fatto molto affidamento su una tecnica di imagiologia chiamata ecocardiogramma per valutare se un paziente potrebbe soffrire di insufficienza cardiaca.
Sebbene utili, gli ecocardiogrammi posso fazer esse procedimento de alta intensidade de trabalho que vengono oferecer solo em ospedali selezionati.
Tuttavia, recenti scoperte nell'intelligenza artificiale suggeriscono che gli elettrocardiogrammi, un dispositivo di registrazione elettrico ampiamente utilizzato, potrebbero essere un'alternativa rapida eamente disponibile in questi pront casi.
Ad esempio, molti studi hanno dimostrato vem um algoritmo de “apprendimento profondo” pode rilevare la debolezza nel ventricolo sinistro del cuore, che spinge il sangue appena ossigenato verso il resto del corpo.
Neste estúdio, i ricercatori hanno descreve lo sviluppo di um algoritmo che non solo valutava la forza del ventricolo sinistro, ma anche del ventricolo destro, che preleva il sangue deossigenato che scorre dal corpo e lo pompa ai polmoni.
“Anche se interessante, tradizionalmente is stato difficile per i medici use gli ECG per diagnosticare l'insufficienza cardiaca.
Aqui está na parte dovuto al fatto che non esistono criteri diagnostici stabiliti per queste valutazioni e perché alcuni cambiamento nelle letture ECG sono semplicemente troppo sottili per essere rilevati dall'occhio umano ”, ha affermato il dott. Nadkarni.
“Questo studio rappresenta un entusiasmante passo avanti nella ricerca di informazioni nascoste all'interno dei dati ECG che possono portare a migliori paradigmi di screening e trattamento utilizando un test relativamente semplice e ampiamente disponibile”.
Em gênero, un elettrocardiogramma prevede un process in due fasi. I cavi sono fissati a diversos parti del torace del paziente e in pochi minuti una macchina portatile appositamente progettata stampa una serie di linee ondulate, o forme d'onda, che rappresentano l'attività elettrica del cuore.
Essa máquina pode ser trovate nella maggior parte degli ospedali e delle ambulanze negli Stati Uniti e richiedono a formazione minima per funzionare.
Por este estúdio, i ricercatori hanno programmato un computer per leggere gli elettrocardiogrammi dei pazienti insieme ai dati stratti da rapporti scritti che riassumono i risultati degli ecocardiogrammi corrispondenti prelevati dagli stessi pazienti.
Nesta situação, eu relaciono os registros do fungo para definir o padrão de dados para o computador para confrontar com os dados do trocardiogramma e dar um indivíduo para o seu filho mais velho.
Insufficienza cardiaca, i programmi di elaborazione del linguaggio naturale hanno aiutate il computer a strarre i dati dai rapporti scritti
Nel frattempo, sono state incorpora speciali reti neurali in grado di scoprire modelli nelle immagini per aiutare l'algoritmo a imparare a riconoscere le forze di pompaggio.
“Volevamo promuovere lo stato dell'arte sviluppando un'intelligenza artificiale in grado di comprendere l'intero cuore in modo semplice ed economico”, ha affermato il dott. Vaid.
O computador tem mais de 700.000 eletrocardiogramas e ecocardiogramas de 150.000 pessoas do Sistema de Saúde do Monte Sinai de 2003 a 2020.
Os dados do quattro ospedali são usados para adicionar o computador, mentre os dados de um deles quando eles são usados para testar os prestadores de serviço em um ambiente diverso sperimentale.
“Un potenziale vantaggio di este studio è che ha coinvolto delle mais grandi raccolte di ECG di una delle popolazioni di pazienti mais divers al mondo”, ha affermato il dott. Nadkarni.
I risultati iniziali suggerivano che l'algoritmo era eficace nel prevedere quali pazienti avrebbero avuto ventricoli sinistri sani o molto deboli.
Qui la forza é estado definido pela fração de eiezione del ventricolo sinistro, uma estimativa de quanto fluiu o ventricolo pompa e ogni battito vem osservato sugli ecocardiogrammi.
I cuori sani hanno una frazione di espulsione del 50 por cento ou superior, mentre i cuori deboli hanno quelli uguali ou inferiori al 40 por cento.
L'algoritmo era exatamente a 94% nel predire quali pazienti avevano una frazione di eiezione sana e all'87% precisão nel prevedere quelli che avevano una frazione di eiezione inferiore al 40%.
Tuttavia, l'algoritmo non era così eficaz nel prevedere quali pazienti avrebbero avuto un cuore leggermente indebolito.
Nesse caso, o programa era com precisão de 73% antes do previsto para obter uma solução de compressão de 40 e 50%.
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Ulteriori risultati hanno suggerito che l'algoritmo ha anche imparato a rilevare i punti deboli della valvola destra dagli elettrocardiogrammi
Neste caso, la debolezza é stata definita of termini mais descrittivi estratti dai referti dell'ecocardiogramma.
Qui l'algoritmo era preciso all'84% nel predire quali pazienti avevano valvole destre deboli.
“I nostri risultati hanno suggerito che questo aumentar potrebbe eventualmente aiutare i medici a diagnostice correttamente il fallimento su entrarbi i lati del cuore”, ha detto il dott. Vai.
Infine, un'ulteriore analisi ha suggerito che l'algoritmo potrebbe essere eficaz nel rilevare la debolezza cardiaca in tutti i pazienti, indipendentemente dalla razza e dal sesso.
“I nostri risultati suggeriscono che questo promover potrebbe essere uno strumento utile per aiutare i medici a combattere lo scompenso cardiaco sofferto da una varietà di pazienti”, ha aggiunto il dott. Glicksberg.
“Stiamo progettando con cura studi potenziali per testarne l'efficacia in un ambiente più reale”.
Questo studio é stato sostenuto dal National Institutes of Health (TR001433).
Artigo
Vaid, A., et al., Utilizzo di algoritmi di apprendimento profondo per identificare simultaneamente la disfunzione ventricolare destra e sinistra dall'elettrocardiogramma, Journal of the American College of Cardiology: Cardiovascular Imaging, 13 ottobre 2021, DOI: 10.1016 / j.jcmg .2021.08 .004.
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