Дослідники з Університету Дьюка розробили модель машинного навчання, що значно поліпшує здатність медичних працівників інтерпретувати електроенцефалограми (ЕЕГ) пацієнтів в інтенсивній терапії.
Цей інструмент, результати застосування якого опубліковані в журналі NEJM AI може допомогти врятувати тисячі життів щорічно.
ЕЕГ, що вимірюють електричну активність мозку за допомогою датчиків на шкірі голови, є ключовим методом моніторингу стану пацієнтів без свідомості. Однак, крім легко розпізнаваних нападів, існують і інші важливі аномалії, звані нападоподібними явищами, які набагато важче розпізнати.
Новий алгоритм, розроблений дослідницькою групою під керівництвом професора Синтії Рудін, допомагає в їхній класифікації.
Для створення моделі було проаналізовано понад 2700 зразків ЕЕГ, класифікованих 120 експертами. Алгоритм навчений розпізнавати різні патерни мозкових хвиль і відображати їх на діаграмах. Візуально це представлено як різнокольорова морська зірка, де кожна рука символізує тип нападоподібної події, а ступінь впевненості в класифікації залежить від відстані до центру.
У тестуванні алгоритму вісім фахівців розділили 100 зразків ЕЕГ на шість категорій, працюючи з алгоритмом і без нього. Точність інтерпретації покращилася з 47% до 71%, що перевершує результати аналогічного алгоритму «чорної скриньки».
«Моделі машинного навчання „чорний ящик“ зазвичай вважаються більш точними, але для критично важливих застосувань інтерпретовані моделі не тільки більш точні, а й дають корисне уявлення про типи аномальних сигналів у мозку», — сказала Рудін.
Цей інструмент надає лікарям можливість швидко оцінити важливі ділянки ЕЕГ і прийняти обґрунтовані рішення, що особливо важливо для догляду за пацієнтами у важкому стані.
Правова інформація. Ця стаття містить загальні відомості довідкового характеру і не повинна розглядатися як альтернатива рекомендаціям лікаря. NV не несе відповідальності за будь-який діагноз, поставлений читачем на основі матеріалів сайту. NV також не несе відповідальності за зміст інших інтернет-ресурсів, посилання на які присутні в цій статті. Якщо вас турбує стан вашого здоров’я, зверніться до лікаря.
