Новий алгоритм штучного інтелекту здатний прогнозувати розвиток серцевої недостатності, аритмії та інсульту на 10 років уперед. Для роботи цієї системи потрібні лише дані з одного ЕКГ-електрода, отримані під час початкових фаз нічного сну людини.
Науковці довели, що під час ранніх фаз сну вегетативна нервова система стрімко перебудовується, а електрична активність серцевого м’яза може стати маркером майбутніх загроз для здоров’я.
Читайте також:
Без повторних операцій. У США схвалили перший серцевий клапан для дітей, що збільшується просто в тілі Дослідження американських учених довело, що аналіз даних лише з одного електрода електрокардіограми (ЕКГ) під час нічного відпочинку за допомогою штучного інтелекту здатний оцінити ймовірність розвитку серйозних патологій протягом наступного десятиліття.
Результати цієї наукової праці було опубліковано в журналі SLEEP за підтримки Національних інститутів здоров’я США (NIH).
Під час розробки алгоритму глибокого навчання наукова група з Університету Еморі спершу проаналізувала дані майже 16 тисяч пацієнтів, які проходили комплексну діагностику сну в Массачусетській лікарні загального профілю в Бостоні.
Згодом ефективність навченої моделі успішно перевірили на двох інших незалежних вибірках: даних близько 10 тисяч пацієнтів клініки Університету Еморі та 13 тисяч пацієнтів медичного центру «Бет Ізраїль Діконесс». Система штучного інтелекту продемонструвала високу точність у прогнозуванні серцево-судинних захворювань у довгостроковій перспективі.
Алгоритм розрахував показник ризику, і з кожним відхиленням від еталонного значення ймовірність розвитку фібриляції передсердь (миготливої аритмії) зростала на 103−172%. Ризик виникнення інсульту підвищувався на 19−40%, серцевої недостатності — на 69−133%, а ймовірність передчасної смерті з будь-яких причин зростала на 65−82%. Усі ці розрахунки залишалися точними навіть після врахування традиційних факторів ризику, таких як вік, стать, цукровий діабет, гіпертонія чи куріння.
Традиційне кардіологічне обстеження зазвичай ґрунтується на записах ЕКГ, зроблених у стані неспання або навіть під час фізичних навантажень. Однак саме під час фази поверхневого сну швидкі коливання частоти скорочень та електричної провідності дозволяють виявити найменші приховані відхилення в роботі серця.
Врахування нічних показників ЕКГ дозволило підвищити точність наявних прогностичних моделей на 6% для аритмії, на 9% для серцевої недостатності та на 7% для прогнозування загальної смертності.
Як зазначає автор дослідження та професор біомедичної інженерії Гаррі Кліффорд, інтеграція таких інструментів на основі штучного інтелекту в стандартні дослідження сну (полісомнографію) має значний потенціал для ранньої діагностики. У майбутньому цей аналітичний підхід може стати ефективним засобом скринінгу, що дозволить лікарям виявляти пацієнтів із високим ризиком серцево-судинних ускладнень і розпочинати профілактичне лікування за роки до появи перших клінічних симптомів.
Читайте також:
Смачні ліки. Речовина з гранатів, покращує роботу серця на 80% — нове дослідження
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.
