Штучний інтелект навчили визначати проблеми з серцем

У клінічних випробуваннях програма показала точність в 100%, передає Depo.ua з посиланням на НВ.

Майже 10% дорослих у віці старше 65 років страждають від застійної серцевої недостатності (ЗСН). Існує безліч різних причин виникнення ЗСН, але основне хронічне захворювання, як правило, виникає в результаті нездатності серця ефективно прокачувати кров по організму.

Рентген, аналізи крові і ультразвук пропонують клініцистам корисні способи діагностики цього стану, але один з найбільш поширених методів полягає у використанні сигналів електрокардіограми (ЕКГ) для визначення серцевого ритму протягом декількох хвилин або навіть декількох вимірювань протягом декількох днів.

Вчені розробили вражаючий новий підхід з використанням згорткової нейронної мережі (CNN), яка може майже миттєво ідентифікувати серцеву недостатність, перевіряючи дані ЕКГ всього за одне серцебиття, пише New Atlas.

"Ми навчили і протестували модель CNN на великих загальнодоступних наборах даних ЕКГ за участю пацієнтів з ЗСН, а також здоровими серцями. Наша модель показала 100-відсоткову точність: перевіряючи тільки одне серцебиття, ми можемо визначити, чи є у людини серцева недостатність. Наша модель також одна з перших відома тим, що вона здатна ідентифікувати морфологічні особливості ЕКГ", — говорить Себастьян Массаро з Університету Суррея.

Як вважає Массаро, система команди в даний час повідомляє про неймовірну 100-відсоткову точність, але дослідження не позбавлене деяких обмежень. Найголовніше, що дані, використані в поточному дослідженні, складалися тільки з показань ЕКГ або у пацієнтів з тяжкою формою ЗСН, або у здорових людей.

Дослідники відзначають, що результати можуть бути не такими точними для пацієнтів з більш легкою формою серцевої недостатності, тому, безумовно, необхідно виконати велику роботу для перевірки більш широкого спектра діагнозів, перш ніж ця технологія буде впроваджена в клінічну практику.

Массаро і його команда припускають, що їхня робота з використанням коротких записів ЕКГ для виявлення серцевої недостатності може прокласти шлях для створення датчиків здоров’я, що носяться, які постійно стежать за пацієнтами в реальних умовах.

"Це важливий результат, тому що з ростом доступності подібних пристроїв, що знімають тимчасові записи ЕКГ (наприклад, розумні годинники), точне прогнозування ЗСН може бути незабаром виконано з допомогою пристроїв, які люди носять в повсякденних ситуаціях", — роблять висновок дослідники.

Нагадаємо, у серпні у Google з'явилася нова функція на основі штучного інтелекту.