Suy tim và trí tuệ nhân tạo: thuật toán tự học để phát hiện các dấu hiệu không nhìn thấy được trên điện tâm đồ

By cristiano Antonino On Tháng Mười 21, 2021

Suy tim và trí tuệ nhân tạo: một thuật toán máy tính đặc biệt dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) do các nhà nghiên cứu Mount Sinai tạo ra có thể học cách xác định những thay đổi tinh vi trong điện tâm đồ (còn được gọi là điện tâm đồ hoặc điện tâm đồ) để dự đoán liệu bệnh nhân có bị suy tim hay không

Thuật toán tự học nhận ra các vấn đề về suy tim

“Chúng tôi đã chỉ ra rằng các thuật toán học sâu có thể nhận ra các vấn đề về bơm máu ở cả hai bên tim từ dữ liệu dạng sóng điện tâm đồ”, Benjamin S. Glicksberg, Tiến sĩ, Trợ lý Giáo sư về Di truyền và Khoa học Bộ gen, thành viên của Viện Kỹ thuật số Hasso Plattner. Health at Mount Sinai, và là tác giả cao cấp của nghiên cứu được công bố trên Tạp chí của Trường Cao đẳng Tim mạch Hoa Kỳ: Hình ảnh Tim mạch.

“Thông thường, việc chẩn đoán những loại bệnh tim này đòi hỏi những thủ tục tốn kém và tốn kém thời gian.

Chúng tôi hy vọng rằng thuật toán này sẽ cho phép chẩn đoán suy tim nhanh hơn ”.

Nghiên cứu được dẫn đầu bởi Akhil Vaid, MD, một học giả sau tiến sĩ làm việc trong cả phòng thí nghiệm Glicksberg của Girish N. Nadkarni, MD, MPH, CPH, Phó Giáo sư Y khoa tại Trường Y Icahn ở Mount Sinai, Trưởng bộ phận Y học kỹ thuật số và theo hướng dữ liệu (D3M), đồng thời là tác giả cao cấp của nghiên cứu.

Ảnh hưởng đến khoảng 6.2 triệu người Mỹ, suy tim, hoặc suy tim sung huyết, xảy ra khi tim bơm máu ít hơn so với nhu cầu bình thường của cơ thể

Trong nhiều năm, các bác sĩ chủ yếu dựa vào kỹ thuật hình ảnh gọi là siêu âm tim để đánh giá liệu bệnh nhân có thể đang bị suy tim hay không.

Mặc dù hữu ích, siêu âm tim có thể là thủ thuật tốn nhiều công sức chỉ được cung cấp tại một số bệnh viện.

Tuy nhiên, những đột phá gần đây trong trí tuệ nhân tạo cho thấy rằng điện tâm đồ - một thiết bị ghi điện được sử dụng rộng rãi - có thể là một giải pháp thay thế nhanh chóng và sẵn có trong những trường hợp này.

Ví dụ, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra cách một thuật toán “học sâu” có thể phát hiện điểm yếu trong tâm thất trái của tim, giúp đẩy máu mới được cung cấp oxy ra phần còn lại của cơ thể.

Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã mô tả sự phát triển của một thuật toán không chỉ đánh giá sức mạnh của tâm thất trái mà còn cả tâm thất phải, lấy dòng máu khử oxy từ cơ thể và bơm nó đến phổi.

“Mặc dù hấp dẫn, nhưng theo truyền thống, việc sử dụng điện tâm đồ để chẩn đoán suy tim là một thách thức đối với các bác sĩ.

Điều này một phần là do không có tiêu chuẩn chẩn đoán được thiết lập cho những đánh giá này và bởi vì một số thay đổi trong kết quả đo điện tâm đồ chỉ đơn giản là quá tinh vi đối với mắt người để phát hiện, ”Tiến sĩ Nadkarni nói.

“Nghiên cứu này đại diện cho một bước tiến thú vị trong việc tìm kiếm thông tin ẩn trong dữ liệu điện tâm đồ có thể dẫn đến các mô hình điều trị và sàng lọc tốt hơn bằng cách sử dụng một xét nghiệm tương đối đơn giản và có sẵn rộng rãi.”

Thông thường, một điện tâm đồ bao gồm một quá trình gồm hai bước.

Các dây dẫn được dán vào các bộ phận khác nhau của ngực bệnh nhân và trong vòng vài phút, một chiếc máy di động được thiết kế đặc biệt sẽ in ra một loạt các đường nguệch ngoạc, hoặc dạng sóng, đại diện cho hoạt động điện của tim.

Những máy này có thể được tìm thấy ở hầu hết các bệnh viện và xe cứu thương trên khắp Hoa Kỳ và yêu cầu đào tạo tối thiểu để hoạt động.

Đối với nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã lập trình một máy tính để đọc điện tâm đồ của bệnh nhân cùng với dữ liệu trích xuất từ các báo cáo bằng văn bản tóm tắt kết quả của các siêu âm tim tương ứng được lấy từ cùng một bệnh nhân.

Trong tình huống này, các báo cáo bằng văn bản đóng vai trò như một bộ dữ liệu tiêu chuẩn để máy tính so sánh với dữ liệu điện tâm đồ và tìm hiểu cách phát hiện những trái tim yếu hơn.

THIẾT BỊ ĐIỆN TỬ? THAM QUAN ZOLL BOOTH TẠI EXPO KHẨN CẤP

Suy tim: các chương trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã giúp máy tính trích xuất dữ liệu từ các báo cáo đã viết

Trong khi đó, các mạng nơ-ron đặc biệt có khả năng phát hiện ra các mẫu trong hình ảnh đã được kết hợp để giúp thuật toán học cách nhận ra các cường độ bơm.

Tiến sĩ Vaid cho biết: “Chúng tôi muốn thúc đẩy công nghệ hiện đại bằng cách phát triển AI có khả năng hiểu toàn bộ trái tim một cách dễ dàng và không tốn kém.

Tuy nhiên, thuật toán không hiệu quả trong việc dự đoán bệnh nhân nào bị suy tim nhẹ

Trong trường hợp này, chương trình dự đoán chính xác 73% những bệnh nhân có phân suất tống máu từ 40 đến 50%.

Các kết quả khác cho thấy rằng thuật toán cũng đã học cách phát hiện các điểm yếu của van phải từ các điện tâm đồ.

Trong trường hợp này, điểm yếu được xác định bằng các thuật ngữ mô tả nhiều hơn được trích xuất từ các báo cáo siêu âm tim.

Ở đây, thuật toán dự đoán chính xác đến 84% bệnh nhân nào bị yếu van phải.

“Kết quả của chúng tôi cho thấy rằng thuật toán này cuối cùng có thể giúp các bác sĩ chẩn đoán chính xác tình trạng thất bại ở một trong hai bên của tim,” Tiến sĩ Vaid nói.

Cuối cùng, phân tích bổ sung gợi ý rằng thuật toán có thể hiệu quả trong việc phát hiện yếu tim ở tất cả bệnh nhân, bất kể chủng tộc và giới tính.

“Kết quả của chúng tôi cho thấy rằng thuật toán này có thể là một công cụ hữu ích để giúp các bác sĩ lâm sàng chống lại bệnh suy tim ở nhiều bệnh nhân khác nhau,” Tiến sĩ Glicksberg nói thêm. “Chúng tôi đang trong quá trình thiết kế cẩn thận các thử nghiệm tiềm năng để kiểm tra tính hiệu quả của nó trong môi trường thực tế hơn.”

Nghiên cứu này được hỗ trợ bởi Viện Y tế Quốc gia (TR001433).

Bài báo

Vaid, A., et al., Sử dụng các thuật toán học sâu để xác định đồng thời rối loạn chức năng thất phải và trái từ điện tâm đồ, Tạp chí của Đại học Tim mạch Hoa Kỳ: Hình ảnh tim mạch, ngày 13 tháng 2021 năm 10.1016, DOI: 2021.08.004 / j.jcmg.XNUMX .XNUMX.