Insufficienza cardia e intelligenza suni: birey için algoritmo di autoapprendimento per segni invisibili all'ECG
Insufficienza kardiyak e intelligenza suni: lo studio del Monte Sinai'nin en yeni algoritması ve otoapprendimento può rilevare problemi di pompaggio del sangue leggendo gli elettrocardiogrammi
Uno özel algoritmik bilgi temelleri, yapay zeka (AI) yaratımı, önceden belirlenmiş bir tanımlamayı değil, bir tanımlanmayı gerektirir.
Gli algoritmi di autoapprendimento riconoscono i problemi di yetersiz kalpa
“Abbiamo dimostrato che gli algoritmi di apprendimento profondo possono riconoscere i problemi di pompaggio del sangue su entramb i lati del cuore dai dati della forma d'onda EKG”, Benjamin S. Glicksberg, PhD, genetik profesör asistanı membro dell'Hasso Plattner Mount Sinai'deki Dijital Sağlık Enstitüsü e autore kıdemli dello stüdyo yayınevi Amerikan Kardiyoloji Koleji Dergisi: Kardiyovasküler Görüntüleme .
“Di solito, la diagnosi di questo tipo di condizioni cardie richiede prosedürü maliyet ve dağıtım termini di tempoda.
Speriamo che questo algoritmo rızaya una diagnosi più rapida dello scompenso kardiyak".
Glicksberg Girish N. Nadkarni, MD, MPH, CPH, Profesöre Associato di Medicina presso la Icahn School of Medicine at Mount Sinai, Capo della Divisione di Veriye Dayalı ve Dijital Tıp (D3M) ve otomatik kıdemli dello stüdyosu.
Colpisce yaklaşık 6,2 milyon di americani, l'insufficienza kardiyak o insufficienza kardiyak tıkanıklık ve doğrulama qudo il cuore pompa meno sangue di quanto il corpo ha normalmente bisogno
Her yıl tıbbi bakım için hanno fatto molto affidamento, tek başına teknik ve görüntüleme chiamata ekokardiyogramma başına değer biçmek için uygun değildir.
Sebbene utili, gli ecocardiogrammi possono essere prosedürü ad alta yoğun olarak ospedali selezionati içinde solo teklif.
Tuttavia, en son teknolojiler, yapay zeka testleri, elektronik kardiyogramlar, elektronik kontroller, elektronik kontroller, alternatifler için alternatifler.
Reklam esempio, molti studi hanno dimostrato, "algoritmo di "apprendimento profondo" nun sahip olduğu ventricolo sinistro del cuore, che spinge il sangue appena ossigenato verso il resto del corpo'nun bir parçası.
questo stüdyosunda, tek başına olmayan bir algoritmayı tek başına değerlendiriyorum.
“Anche se interessante, tradizionalmente è stato difficile per i medici utilizzare gli EKG per diagnosticare l'insufficienzacardia.
Her bir talep için ayrı ayrı geçerli olmayan ölçütler tanısal istikrarı ve her bir değerlendirmeye tabidir. Nadkarni.
“Questo studio rappresenta un entusiasmante passo avanti nella ridrca di bilgilendirici nascoste all'interno dei dati EKG che possono portare bir migliori paradigmi di tarama ve trattamento uilizzand un test relativmente semplice e ampiamente disponibile".
Genel olarak, un elettrocardiogramma, un processo in due fasi'den önce gelir. I cavi sono fissati çeşitli bir parti del torace del paziente e içinde pochi minuti una macchina portatile appositamente progettata damgası bir serie di linee ondulate, o forme d'onda, che rappresentano l'attività elettrica del cuore.
Queste macchine possono ossere nella maggior parte degli ospedali e delle ambulanslar Unutulmamalı Stati Uniti ve zenginleştirilmiş işlevsellik için minimum bir biçim.
Her bir questo stüdyosu için, her leggere gli elettrocardiogrammi dei i i i s i i ç i n bir bilgisayar programı için i ri rcatorcatori i.
Duruma göre, her bir bilgisayar için standart olarak, bir bireyi kontrol etmek için uygun bir değerlendirmeyi ve karşılaştırmayı mümkün kılıyor.
Insufficienzacardia, ben programmi di elaborazione del linguaggio naturale hanno aiutato il bilgisayar bir estrarre ve veri dai rapporti scritti programı
Nel frattempo, sono state, grado di scoprire modelli nelle immagini per aiutare l'algoritmo a imparare a riconoscere le forze diggio'da özel reti neurali içerir.
“Volevamo promuovere lo stato dell'arte sviluppando un'intelligenza suni in grado di comprendere l'intero cuore in modo semplice ed ekonomiko”, ha affermato il dott. Vaid.
Bilgisayar, 700.000 elettrocardiogrammi ed ekokardiyogramı ve 150.000 pazienti del Mount Sinai Health System dal 2003 ve 2020'yi yayınladı.
Bilgisayar için sono stati kullanımı, her bir bilgisayar için sono stati kullanımı, mentre i di un quinto sono stati kullanımı, çeşitli ortam ortamlarında dell'algoritmo testare le prestazioni dell'algoritmo.
“En güçlü vantaggio di questo studio è che ha coinvolto una delle più grandi raccolte di ECG di una delle popolazioni di pazienti più çeşitli al mondo”, ha affermato il dott. Nadkarni.
Ben risultati iniziali suggerivano che l'algoritmo çağın etkililik nel önvedere quali pazienti avrebbero avuto ventricoli sinistri sani o molto deboli.
Tüm bu koşulların ve durumun tanımını, ventricolo sinistro, u stimma di quanto fluo il ventricolo pompa ad ogni battito gel osservato sugli ekokardiyogrammı.
Ben, yüzde 50 üstün, yüzde 40'lık bir orantıyı benimsiyorum.
Algoritmik çağın doğruluğu %94 önceden belirlenmiş nitelikler için tüm koşulların %87'sini doğrular.
Tuttavia, çağ dışı bir çağ dışı così etkililik nel önceden hazırlanmış kalite pazienti avrebbero avuto un cuore leggermente indebolito.
Quest caso'da, il programma dönemi dogrulugu %73 nel prevedere i pazienti che avevano un frazione di eiezione compresa tra il 40 e il %50.
EKG BAŞINA GÖRÜNÜM? ACİL DURUM EXPO'DA VISITA LO STAND ZOLL
Ulteriori risultati hanno suggerito che l'algoritmo ha anche imparato a rilevare i punti deboli della valvola destra dagli elettrocardiogrammi
Görevde, la debolezza è stata definita da termini più descrittivi estratti dai referti dell'ecocardiogramma.
Qui l'algoritmo era preciso all'84% nel predire quali pazienti avevano valvole destre deboli.
“Ben bir teşhis için gerekli olan bir algoritmaya ihtiyacım var”, detto il dott. Vaid.
Infine, un'l'l'l'l'algoritmo potrebbe essere efficace nel rilevare la debolezza kardiyak içinde tutti ve pazienti, bağımsız dalla razza e dal sesso.
“Ben, her türlü sağlık ve hizmet için gerekli algoritmaları öneriyorum”, ha aggiunto il dott. Glicksberg.
“Stiamo progettando con cura studi potenziali per testarne l'efficacia in un Environmente più reale”.
Questo studio è stato sostenuto dal Ulusal Sağlık Enstitüleri (TR001433).
makale
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: Cardiovasküler Imaging, 13 ottobre 2021, DOI: 10.1016. .2021.08 .004.
Daha çok bilgi:
Le infiammazioni del cuore: miyokardit, endokardit infettiva ve perikardit
Soffio al cuore: che cos'è e quando preoccuparsi
La sindrome del cuore spezzato è in aumento: conosciamo la kardiyomiopatia di Takotsubo