Новиот модел на вештачка интелигенција (ВИ) е многу поуспешен од лекарите во идентификувањето на пациенти со највисок ризик од срцев удар.
Клучна е способноста на системот да анализира недоволно искористени скенирања на срцето, покрај целиот спектар на медицински податоци, за да открие претходно скриени информации за здравјето на срцето на пациентот, пишува „Еурекалерт“.
Федерално финансираната работа од истражувачите на Универзитетот „Џонс Хопкинс“ би можела да спаси многу животи, а исто така да поштеди многу луѓе од непотребни медицински интервенции, вклучително и имплантација на непотребни дефибрилатори.
„Во моментов, имаме пациенти кои умираат во својот најубав период затоа што не се заштитени и други кои страдаат од дефибрилатори до крајот на животот без корист. Имаме можност да предвидиме со многу висока прецизност дали пациентот е во многу висок ризик од ненадејна срцева смрт“, рекла Наталија Трајанова, која се занимава со употреба на вештачка интелигенција во кардиологијата.
Хипертрофичната кардиомиопатија е една од најчестите наследни срцеви заболувања, која зафаќа еден од 200 до 500 луѓе ширум светот и е водечка причина за ненадејна срцева смрт кај младите луѓе и спортистите.
Многу пациенти со хипертрофична кардиомиопатија ќе живеат нормален живот, но еден дел се изложени на значително зголемен ризик од ненадејна срцева смрт. За лекарите е речиси невозможно да утврдат за кои пациенти станува збор.
„Сегашните клинички упатства за лекарите во СА Д и Европа, кога станува збор за идентификување на пациенти со највисок ризик од фатални срцеви удари, имаат околу 50% шанса да ги идентификуваат вистинските пациенти“, вели Трајанова.
Новиот модел значително ги надмина клиничките упатства во сите демографски групи. Мултимодалната проценка на ризикот од вентрикуларна аритмија со вештачка интелигенција (MAARS) го предвидува ризикот од ненадејна срцева смрт кај поединецот преку анализа на различни медицински податоци и, за првпат, истражување на сите информации содржани во контрастно-засилените слики од срцето на пациентот.
Луѓето со хипертрофична кардиомиопатија развиваат фиброза, или лузни, околу срцето и ова го зголемува ризикот од ненадејна срцева смрт. Иако лекарите не можеа да ги протолкуваат суровите МРИ скенирања, моделот со вештачка интелигенција веднаш забележа критични модели на лузни.
„Длабокото учење не беше користено на овие снимки. Можеме да најдеме скриени информации во снимките кои обично не се земаат предвид“, рекла Трајанова.
Наспроти традиционалните упатства кои беа точни во околу половина од случаите, моделот на вештачка интелигенција беше 89 отсто точен кај сите пациенти и, што е важно, 93 отсто кај луѓе на возраст меѓу 40 и 60 години, популацијата со хипертрофична кардиомиопатија која има најголем ризик од ненадејна срцева смрт.
Моделот на вештачка интелигенција може да опише и зошто пациентите се изложени на висок ризик, така што лекарите можат да го прилагодат медицинскиот план на нивните специфични потреби.
Студијата покажува дека моделот на вештачка интелигенција значително ја подобрува способноста за предвидување на највисокиот ризик во споредба со сегашните алгоритми и на тој начин може да ја трансформира клиничката грижа.
Планот е дополнително да се тестира новиот модел на поголем број пациенти и да се прошири новиот алгоритам за употреба со други видови срцеви заболувања, вклучувајќи срцева саркоидоза и аритмогена десновентрикуларна кардиомиопатија.
