Oamenii de știință americani au pus la punct un algoritm de inteligență artificială (AI) care poate detecta un ritm cardiac anormal la persoanele care nu prezintă încă simptome.
Algoritmul, care a identificat semnale ascunse în testele de diagnosticare medicală obișnuite, ar putea ajuta medicii să prevină mai bine accidentele vasculare cerebrale (AVC) și alte complicații cardiovasculare la persoanele cu fibrilație atrială – cel mai frecvent tip de tulburare a ritmului cardiac, arată News.ro.
Algoritmii dezvoltați anterior au fost utilizați în principal la populațiile albe.
Noul algoritm funcționează în diverse medii și populații de pacienți, inclusiv în cazul populațiilor insuficient deservite.
Constatările au fost publicate miercuri, 18 octombrie, în jurnalul JAMA Cardiology.
„Această cercetare permite o mai bună identificare a unei afecțiuni cardiace ascunse și informează cel mai bun mod de a dezvolta algoritmi care să fie echitabili și generalizabili la toți pacienții”, a declarat dr. David Ouyang, cardiolog în cadrul departamentului de cardiologie la Institutul Inimii de la Cedars-Sinai și cercetător în cadrul diviziei de Inteligență Artificială în medicină, autorul principal al studiului.
Experții estimează că aproximativ una din trei persoane cu fibrilație atrială nu știe că suferă de această afecțiune.
În cazul fibrilației atriale, semnalele electrice din inimă care reglează pomparea sângelui de la camerele superioare la cele inferioare sunt haotice.
Acest lucru poate face ca sângele din camerele superioare să se adune și să formeze cheaguri de sânge care pot ajunge la creier și pot declanșa un AVC ischemic.
Pentru a crea algoritmul, cercetătorii au programat un instrument de inteligență artificială pentru a studia tiparele găsite în rezultatele examinărilor EKG (electrocardiograme).
O electrocardiogramă este un test care monitorizează semnalele electrice de la inimă. Persoanelor cărora li se efectuează acest test li se plasează pe corp electrozi care detectează activitatea electrică a inimii.
Programul AI a fost antrenat să analizeze citirile electrocardiogramei efectuate între 1 ianuarie 1987 și 31 decembrie 2022, de la pacienții consultați în două rețele de sănătate veteranilor americani.
Algoritmul a fost antrenat pe aproape un milion de electrocardiograme și a prezis cu exactitate că pacienții vor avea fibrilație atrială în termen de 31 de zile.
Modelul AI a fost aplicat, de asemenea, la datele fișelor medicale ale pacienților de la Cedars-Sinai și a prezis în mod similar – și cu acuratețe – cazurile de fibrilație atrială în termen de 31 de zile.
Studiul efectuat pe veterani a fost divers din punct de vedere geografic și etnic, ceea ce indică faptul că aplicarea acestui algoritm ar putea fi benefică pentru populația generală din Statele Unite și nu numai, a declarat dr. Sumeet Chugh, director al Diviziei de Inteligență Artificială în Medicină din cadrul departamentului de medicină și director medical al Centrului de Ritm cardiac din cadrul departamentului de cardiologie.
Cercetare exemplifică unul dintre multele moduri în care cercetătorii folosesc inteligența artificială pentru a aborda gestionarea preventivă a afecțiunilor cardiace complexe și dificile.
Oamenii de știință intenționează să continue să studieze algoritmul în cadrul unor studii clinice prospective pentru a afla dacă acesta ajută la identificarea persoanelor cu risc de infarct miocardic (atac de cord) și AVC.
