O nouă abordare bazată pe inteligență artificială poate prezice cu mai multă precizie decât un doctor dacă și când un pacient poate muri sau suferi un stop cardiac.
Tehnologia, bazată pe imagini neprelucrate ale inimii bolnave a pacientului, cu ajutorul inteligenței artificiale, dar și pe istoricul medical al acestuia, poate să revoluționeze diagnosticul și să crească rata de supraviețuire de pe urma aritmiilor cardiace, una dintre cele mai intrigante și mortale afecțiuni medicale. Cercetătorii din cadrul Universității Johns Hopkins, Statele Unite au detaliat rezultatele cercetării lor în Nature Cardiovascular Research, precizează Eurek Alert.
„Moartea cardiacă subită cauzată de aritmie se constituie în 20% din morțile la nivel global și știm foarte puține despre motivele pentru care se petrece acest lucru sau despre prezicerea acestor afecțiuni”, spune unul dintre autorii studiului, Natalia Trayanova.
„Există pacienți care pot manifesta un risc scăzut de moarte cardiacă subită care sunt conectați la defibrilatoare, în vreme ce poate alții, care manifestă un risc crescut nu beneficiază de același tratament. Ceea ce poate face algoritmul nostru este să determine cine este supus riscului și când se va petrece, ceea ce va permite medicilor să ia măsurile necesare”.
Echipa este prima care a utilizat rețele neurale pentru a construi evaluări de supraviețuire personalizate pentru fiecare pacient în parte. Măsurile de risc oferă cu mare acuratețe șansele pentru moarte cardiacă subită de mai bine de zece ani, dar și când este cel mai probabil să se întâmple. Tehnologia deep learning poartă denumirea de SSCAR sau Survival Study of Cardiac Arrhythmia Risk.
Echipa s-a folosit de imagini cardiace cu contrast pentru a vizualiza distribuția leziunilor a mai bine de câteva sute de pacienți de la Spitalul Johns Hopkins, toate acestea pentru a instrui algoritmul cum să recunoască afecțiunea.
„Imaginile sunt purtătoare de informații critice pe care doctorii nu au capacitatea de a le vedea”, a spus unul dintre autori, Dan Popescu, un fost doctorand al spitalului. „Leziunile pot fi distribuite în multiple feluri și oferă informații despre șansele de supraviețuire ale pacientului.”
Echipa a pregătit o a doua rețea neurală pentru a învăța din datele clinice adunate timp de zece ani de la pacienți, cu 22 de factori precum vârsta pacientului, greutate, rasă și rețetele medicale. Predicțiile algoritmilor nu doar că au fost mult mai precise decât estimările medicilor, dar au fost și validate prin teste cu pacienți independenți.
Echipa lucrează în prezent la construirea unui algoritm care să detecteze alte afecțiuni ale inimii. Potrivit lui Trayanova, conceptul de învățare profundă poate fi dezvoltat și pentru alte zone din medicină care se bazează pe diagnosticul vizual.
Au fost descoperiți noi factori genetici ai aritmiei
Aruncarea „gunoiului celular” ajută la recuperarea inimii după infarctul miocardic