Согласно исследованию, искусственный интеллект может помочь выявить людей, подверженных риску сердечной недостаточности. Исследователи из Медицинской школы Университета Данди использовали искусственный интеллект для улучшения диагностики и контроля сердечной недостаточности на ранней стадии. 

Читайте также: Европейская счетная палата раскритиковала ЕС за неспособность координировать инвестиции в искусственный интеллект

Исследователи применили искусственный интеллект с помощью методов машинного обучения при анализе эхокардиографических изображений тысяч пациентов, чтобы обнаружить небольшие признаки проблем с сердцем, которые приводят к сердечной недостаточности. Это может значительно повысить эффективность диагностики и принести пользу пациентам в сфере здравоохранения.

Исследователи используют ИИ для визуализации закономерностей в форме сердца

Для достижения этой цели исследовательская группа под руководством профессора Чима Ланга использовала экспериментальные подходы к глубокому обучению искусственного интеллекта для чтения и анализа эхокардиографических изображений, собранных из электронных медицинских карт населения и результатов сканирования сердца. Это позволило им визуализировать закономерности формы и функции сердца, которые могут повысить риск развития сердечной недостаточности у пациента.

Исследование показало, что ИИ может быть использован для выявления риска сердечной недостаточности.https://t.co/TkUuruMLMs

– Новости СТВ (@STVNews) 30 мая 2024 г.

Исследователи использовали данные, добровольно предоставленные пациентами из Шотландского регистра медицинских исследований и биобанка (SHARE). Первоначально они выбрали набор данных из 15 000 записей пациентов, из которого была получена окончательная выборка из 578 пациентов.

Сканирование сердца с помощью искусственного интеллекта стало более точным

Сканирование сердца, проведенное с помощью искусственного интеллекта, дало измерения относительно более точные, чем традиционные. По словам профессора Чима Ланга, возглавлявшего исследование, программное обеспечение искусственного интеллекта предлагает больше функций структуры и функций сердца, важных для диагностики сердечной недостаточности.

«Наше исследование представляет собой прогресс в использовании глубокого обучения для автоматической интерпретации эхокардиографических изображений. Это может позволить нам упростить выявление пациентов с сердечной недостаточностью в больших объемах данных электронных медицинских карт».

Профессор Ланг

Эхокардиографические изображения, улучшенные искусственным интеллектом, позволили лучше определить размер и функции сердца, чем средние сканы, полученные из настроек данных EHR. Такой уровень детализации, наряду с возможностью обработки изображений в большем масштабе, может ускорить отбор пациентов для клинических испытаний или помочь в надзорном мониторинге сердечной недостаточности в системах здравоохранения.

Читайте также: Opera интегрирует модели Gemini от Google для улучшения искусственного интеллекта браузера Aria

Сердечная недостаточность остается распространенной клинической проблемой и проблемой общественного здравоохранения. Это состояние, при котором сердце больше не может перекачивать достаточное количество крови к остальным частям тела. Лекарства от этого заболевания не существует, но изменения в образе жизни, хирургическом вмешательстве и медикаментозном лечении могут помочь контролировать симптомы и прогрессирование заболевания, которое обычно прогрессирует со временем.

Используя записи пациентов, исследователи применили машинное обучение для выявления структурных и функциональных аномалий, которые было бы трудно заметить только с помощью анализа эхокардиографических изображений.

ИИ обнаруживает аномалии, которые невозможно отследить с помощью традиционного анализа

В интервью профессор Ланг заявил, что исследование имеет большой потенциал для улучшения жизни пациентов. Он упомянул, что на основе оценки характерных записей пациентов команда смогла обнаружить морфологические и механические отклонения, которые не были бы видны на стандартных двумерных эхокардиографических изображениях.

«Оценивая огромное количество записей пациентов, мы смогли обнаружить структурные и функциональные аномалии, которые мы не смогли бы обнаружить с помощью традиционного анализа эхокардиографических изображений».

Профессор Ланг

Исследование, опубликованное в журнале ESC Heart Assessment Journal, подчеркивает способность ИИ изменить здравоохранение, помогая в ранней диагностике этих сложных заболеваний. Как уже говорилось, с помощью разработчика программного обеспечения Us2 и финансирования со стороны ROCH Diagnostics International исследование открывает путь для дальнейшего изучения приложений ИИ в прогностической диагностике и персонализированном лечении.

Криптополитический репортаж Криса Мурити