Srdcové zlyhanie a umelá inteligencia: algoritmus samoučenia na detekciu znakov neviditeľných pre EKG
Srdcové zlyhanie a umelá inteligencia: špeciálny počítačový algoritmus na báze umelej inteligencie (AI) vytvorený vedcami z Mount Sinai sa dokázal naučiť identifikovať jemné zmeny na elektrokardiograme (tiež známe ako EKG alebo EKG) a predpovedať, či pacient trpí srdcovým zlyhaním.
Algoritmy samoučenia rozpoznávajú problémy so srdcovým zlyhaním
"Ukázali sme, že algoritmy hlbokého učenia dokážu rozpoznať problémy s pumpovaním krvi na oboch stranách srdca z údajov o priebehu EKG," povedal Benjamin S. Glicksberg, PhD, odborný asistent genetiky a genomických vied, člen Hasso Plattner Institute for Digital Health at Mount Sinai a hlavný autor štúdie publikovanej v časopise Journal of the American College of Cardiology: Cardiovascular Imaging.
"Diagnostika tohto typu srdcových stavov si spravidla vyžaduje nákladné a časovo náročné postupy."
Dúfame, že tento algoritmus umožní rýchlejšiu diagnostiku srdcového zlyhania. "
Štúdiu viedol MD Akhil Vaid, postdoktorandský odborník, ktorý pracuje v Glicksbergovom laboratóriu. MUDr. Girish N. Nadkarni, MPH, CPH, docent medicíny na Icahnovej lekárskej fakulte na Mount Sinai, vedúci divízie Data-Driven and Digital Medicine (D3M) a hlavný autor štúdie.
K srdcovému zlyhaniu alebo kongestívnemu srdcovému zlyhaniu dochádza u 6.2 milióna Američanov, keď srdce pumpuje menej krvi, ako telo bežne potrebuje.
Lekári sa roky spoliehajú na zobrazovaciu techniku nazývanú echokardiogram, aby zistili, či pacient nemá srdcové zlyhanie.
Aj keď sú echokardiogramy užitočné, môžu to byť postupy náročné na prácu, ktoré sa ponúkajú iba vo vybraných nemocniciach.
Nedávne objavy v oblasti umelej inteligencie však naznačujú, že elektrokardiogramy - široko používané elektrické záznamové zariadenie - by mohli byť v týchto prípadoch rýchlou a pohotovo dostupnou alternatívou.
Mnoho štúdií napríklad ukázalo, ako algoritmus „hlbokého učenia“ dokáže odhaliť slabosť v ľavej srdcovej komore, ktorá vytláča čerstvo okysličenú krv von do zvyšku tela.
V tejto štúdii vedci popísali vývoj algoritmu, ktorý hodnotil nielen silu ľavej komory, ale aj pravej komory, ktorá odoberá odkysličenú krv prúdiacu z tela a pumpuje ju do pľúc.
"Aj keď je to príťažlivé, pre lekárov bolo tradične náročné používať EKG na diagnostiku srdcového zlyhania."
Je to čiastočne preto, že pre tieto hodnotenia neexistujú žiadne zavedené diagnostické kritériá a pretože niektoré zmeny v údajoch na EKG sú jednoducho príliš jemné na to, aby ich ľudské oko odhalilo, “povedal doktor Nadkarni.
"Táto štúdia predstavuje vzrušujúci krok vpred v hľadaní informácií skrytých v údajoch EKG, ktoré môžu viesť k lepšiemu paradigmatu skríningu a liečby pomocou relatívne jednoduchého a široko dostupného testu."
Elektrokardiogram obvykle zahŕňa dvojstupňový proces.
Vodiče sú prilepené k rôznym častiam hrudníka pacienta a do niekoľkých minút špeciálne navrhnutý, prenosný stroj vytlačí sériu zvlnených čiar alebo priebehov, ktoré predstavujú elektrickú aktivitu srdca.
Tieto stroje nájdete vo väčšine nemocníc a sanitky v celých Spojených štátoch a vyžadujú minimálne školenie na obsluhu.
Pre túto štúdiu vedci naprogramovali počítač na čítanie elektrokardiogramov pacienta spolu s údajmi extrahovanými z písomných správ sumarizujúcich výsledky zodpovedajúcich echokardiogramov odobratých od rovnakých pacientov.
V tejto situácii písomné správy slúžili ako štandardný súbor údajov pre počítač na porovnanie s údajmi z elektrokardiogramu a naučili sa rozpoznávať slabšie srdcia.
EKG VYBAVENIE? NAVŠTÍVTE ZOLL BOOTH NA EMERGENCY EXPO
Srdcové zlyhanie: programy na spracovanie prirodzeného jazyka pomohli počítaču extrahovať údaje z písomných správ
Medzitým boli začlenené špeciálne neurónové siete schopné objavovať vzory na obrázkoch, aby sa algoritmus naučil rozpoznávať čerpacie sily.
"Chceli sme podporiť súčasný stav techniky tým, že vyvinieme AI schopnú porozumieť celému srdcu ľahko a lacno," povedal Dr. Vaid.
Počítač potom prečítal viac ako 700,000 150,000 elektrokardiogramov a echokardiogramových správ získaných od 2003 2020 pacientov systému Mount Sinai Health System v rokoch XNUMX až XNUMX.
Na trénovanie počítača boli použité údaje zo štyroch nemocníc, zatiaľ čo údaje z piatej nemocnice boli použité na testovanie výkonnosti algoritmu v inom experimentálnom prostredí.
"Potenciálnou výhodou tejto štúdie je, že zahŕňala jednu z najväčších zbierok EKG od jednej z najrozmanitejších populácií pacientov na svete," povedal doktor Nadkarni.
Počiatočné výsledky naznačovali, že algoritmus bol účinný pri predpovedaní, ktorí pacienti budú mať buď zdravé alebo veľmi slabé ľavé komory.
Tu je sila definovaná ejekčnou frakciou ľavej komory, odhadom to, koľko tekutiny komora pumpuje pri každom údere, ako sa pozoruje na echokardiogramoch.
Zdravé srdcia majú ejekčnú frakciu 50 percent alebo viac, zatiaľ čo slabé srdcia majú tie, ktoré sú rovné alebo nižšie ako 40 percent.
Algoritmus bol 94 percent presný pri predpovedaní, ktorí pacienti mali zdravú ejekčnú frakciu, a 87 percent presných pri predpovedaní tých, ktorí mali ejekčnú frakciu, ktorá bola nižšia ako 40 percent.
Algoritmus však nebol taký účinný pri predpovedaní, ktorí pacienti by mali mierne oslabené srdcia
V tomto prípade bol program na 73 percent presný pri predpovedaní pacientov, ktorí mali ejekčnú frakciu, ktorá bola medzi 40 a 50 percentami.
Ďalšie výsledky naznačujú, že algoritmus sa tiež naučil detegovať slabosti pravých ventilov z elektrokardiogramov.
V tomto prípade bola slabosť definovaná popisnejšími výrazmi extrahovanými zo správ o echokardiograme.
Tu bol algoritmus presný na 84 percent pri predpovedaní, ktorí pacienti mali slabé pravé chlopne.
"Naše výsledky naznačujú, že tento algoritmus môže nakoniec pomôcť lekárom správne diagnostikovať zlyhanie na oboch stranách srdca," povedal Dr. Vaid.
Nakoniec ďalšia analýza naznačila, že algoritmus môže byť účinný pri detekcii srdcovej slabosti u všetkých pacientov bez ohľadu na rasu a pohlavie.
"Naše výsledky naznačujú, že tento algoritmus by mohol byť užitočným nástrojom, ktorý pomôže klinickým lekárom v boji proti srdcovému zlyhaniu, ktoré postihujú rôznych pacientov," dodal Dr. Glicksberg. "Sme v procese starostlivého navrhovania potenciálnych skúšok, aby sme otestovali jeho účinnosť v reálnejšom prostredí."
Túto štúdiu podporil Národný inštitút zdravia (TR001433).
Článok
Vaid, A. a kol., Používanie algoritmov hlbokého učenia na súčasnú identifikáciu dysfunkcie pravej a ľavej komory z elektrokardiogramu, Journal of the American College of Cardiology: Cardiovascular Imaging, 13. októbra 2021, DOI: 10.1016/j.jcmg.2021.08.004 .XNUMX.
Prečítajte si tiež:
Zápaly srdca: myokarditída, infekčná endokarditída a perikarditída
Srdcové šelesty: Čo to je a kedy si treba robiť starosti
Syndróm zlomeného srdca je na vzostupe: Poznáme kardiomyopatiu Takotsubo