AI Could Potentially Detect Heart Failure Risk, Research Finds

Cryptopolitan · 2024-05-30T17:03:05.000Z

According to a study, artificial intelligence could help detect people at risk of heart failure. Researchers from the University of Dundee’s School of Medicine have used artificial intelligence to improve the diagnosis and control of heart failure at an early stage. Also Read: European Court of Auditors Criticize EU for Failing to Coordinate AI Investments The researchers applied artificial intelligence via machine learning techniques in the analysis of echocardiographic images of thousands of patients to detect small signs of heart problems that lead to heart failure. This could greatly enhance diagnostic efficacy and benefit patients in the healthcare industry. Researchers Use AI To Visualize Patterns in the Heart Shape To achieve this, the research team, led by Prof Chim Lang, used trial artificial intelligence deep learning approaches to read and analyze echocardiographic images gathered from population-based electronic health records and cardiac scans. This allowed them to visualize patterns in the heart shape and function that may put a patient at higher risk for developing heart failure. AI could be used to detect heart failure risk, study finds.https://t.co/TkUuruMLMs — STV News (@STVNews) May 30, 2024 The researchers used data voluntarily provided by patients from the Scottish Health Research Register and Biobank (SHARE). They initially selected a dataset of 15,000 patient records, from which the final sample of 578 patients was derived. AI Heart Scans Are More Precise The heart scans that were done with the help of artificial intelligence provided measurements relatively more precise than the conventional ones. According to Professor Chim Lang who spearheaded the study, the AI software offered more features of heart structure and function important in the diagnosis of heart failure. “Our research represents an advancement in the utilization of deep learning to interpret echocardiographic images automatically. This can allow us to streamline the identification of patients with heart failure at scale within electronic health record datasets.” Professor Lang The AI-enhanced echocardiographic images offered better-defined size and functions of the heart than the average scans retrieved from EHR data settings. This level of detail, along with the ability to process images at a larger scale, might expedite patient selection in clinical trials or help in the supervisory monitoring of heart failure across healthcare systems. Also Read: Opera Integrates Google’s Gemini Models to Enhance Aria Browser AI Heart failure remains a common clinical and public health problem. It is a state in which the heart can no longer pump sufficient blood to the rest of the body. There is no cure for the condition, but changes in lifestyle, surgery, and medicine can help control the symptoms and progression of the disease, which usually progresses with time. Using the patient records, the researchers utilized machine learning to identify structural and functional anomalies that would be hard to notice from the echocardiographic image analysis alone. AI Detects Anomalies Not Traceable With Traditional Analysis In an interview, Professor Lang stated that the study holds a lot of potential in enhancing patients’ lives. He mentioned that based on the assessment of hallmark patient records, the team was able to detect morphologic and mechanistic abnormalities that would not have been seen on standard two-dimensional echocardiographic images. “By assessing vast amounts of patient records, we have been able to detect structural and functional anomalies that we would not have been able to do with traditional analysis of echocardiographic images.” Professor Lang The study published in the ESC Heart Failure Journal highlights AI’s ability to change healthcare by helping in the early diagnosis of these challenging disorders. As stated, with the help of software developer Us2 and funding from ROCH Diagnostics International, the research opens the way for further exploration of AI applications in predictive diagnostics and personalized treatment. Cryptopolitan reporting by Chris Murithi

Segundo um estudo, a inteligência artificial pode ajudar a detectar pessoas com risco de insuficiência cardíaca. Pesquisadores da Faculdade de Medicina da Universidade de Dundee usaram inteligência artificial para melhorar o diagnóstico e o controle da insuficiência cardíaca em um estágio inicial. 
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Os pesquisadores aplicaram inteligência artificial por meio de técnicas de aprendizado de máquina na análise de imagens ecocardiográficas de milhares de pacientes para detectar pequenos sinais de problemas cardíacos que levam à insuficiência cardíaca. Isso poderia aumentar muito a eficácia do diagnóstico e beneficiar os pacientes do setor de saúde.
Pesquisadores usam IA para visualizar padrões no formato do coração
Para conseguir isso, a equipe de pesquisa, liderada pelo Prof Chim Lang, usou abordagens experimentais de aprendizagem profunda de inteligência artificial para ler e analisar imagens ecocardiográficas coletadas de registros eletrônicos de saúde e exames cardíacos baseados na população. Isto permitiu-lhes visualizar padrões na forma e função do coração que podem colocar um paciente em maior risco de desenvolver insuficiência cardíaca.
A IA pode ser usada para detectar o risco de insuficiência cardíaca, concluiu o estudo.https://t.co/TkUuruMLMs
-STV News (@STVNews) 30 de maio de 2024
Os pesquisadores usaram dados fornecidos voluntariamente por pacientes do Scottish Health Research Register and Biobank (SHARE). Eles selecionaram inicialmente um conjunto de dados de 15.000 registros de pacientes, dos quais derivou a amostra final de 578 pacientes.
As varreduras cardíacas com IA são mais precisas
Os exames cardíacos feitos com a ajuda da inteligência artificial forneceram medições relativamente mais precisas do que as convencionais. De acordo com o professor Chim Lang, que liderou o estudo, o software de IA ofereceu mais recursos de estrutura e função cardíaca importantes no diagnóstico de insuficiência cardíaca.
“Nossa pesquisa representa um avanço na utilização do aprendizado profundo para interpretar imagens ecocardiográficas automaticamente. Isso pode nos permitir agilizar a identificação de pacientes com insuficiência cardíaca em grande escala dentro de conjuntos de dados de registros eletrônicos de saúde.”
Professor Lang
As imagens ecocardiográficas aprimoradas por IA ofereceram tamanho e funções do coração mais bem definidos do que as varreduras médias recuperadas das configurações de dados EHR. Este nível de detalhe, juntamente com a capacidade de processar imagens em maior escala, poderá agilizar a seleção de pacientes em ensaios clínicos ou ajudar na monitorização de supervisão da insuficiência cardíaca nos sistemas de saúde.
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A insuficiência cardíaca continua a ser um problema clínico e de saúde pública comum. É um estado em que o coração não consegue mais bombear sangue suficiente para o resto do corpo. Não há cura para a doença, mas mudanças no estilo de vida, cirurgia e medicamentos podem ajudar a controlar os sintomas e a progressão da doença, que geralmente progride com o tempo.
Usando os registros dos pacientes, os pesquisadores utilizaram o aprendizado de máquina para identificar anomalias estruturais e funcionais que seriam difíceis de detectar apenas pela análise da imagem ecocardiográfica.
IA detecta anomalias não rastreáveis ​​com análise tradicional
Em uma entrevista, o professor Lang afirmou que o estudo tem muito potencial para melhorar a vida dos pacientes. Ele mencionou que, com base na avaliação dos registros dos pacientes, a equipe foi capaz de detectar anormalidades morfológicas e mecanísticas que não teriam sido observadas em imagens ecocardiográficas bidimensionais padrão.
“Ao avaliar uma grande quantidade de registros de pacientes, conseguimos detectar anomalias estruturais e funcionais que não conseguiríamos com a análise tradicional de imagens ecocardiográficas.”
Professor Lang
O estudo publicado no ESC Heart Failure Journal destaca a capacidade da IA ​​de mudar os cuidados de saúde, ajudando no diagnóstico precoce destas doenças desafiadoras. Conforme afirmado, com a ajuda do desenvolvedor de software Us2 e financiamento da ROCH Diagnostics International, a pesquisa abre caminho para uma maior exploração de aplicações de IA em diagnósticos preditivos e tratamento personalizado.
Reportagem criptopolitana de Chris Murithi

IA pode potencialmente detectar risco de insuficiência cardíaca, revela pesquisa

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