TrendMicro

Veštačka inteligencija predviđa vreme i verovatnoću srčanog zastoja

Novi pristup zasnovan na veštačkoj inteligenciji može da predvidi, znatno preciznije od lekara, da li bi i kada pacijent mogao da umre od srčanog zastoja.

PCPress.rs Image

Velika pomoć lekarima u apašavanju života pacijenata sa srčanim problemima

Tehnologija, izgrađena na sirovim slikama pacijenata sa bolestima srca, predstavlja revoluciju u donošenju kliničkih odluka i povećava preživljavanje od iznenadnih i smrtonosnih srčanih aritmija, jednog od najsmrtonosnijih i najzagonetnijih stanja u medicini. Rad, koji predvode istraživači sa Univerziteta Džons Hopkins, detaljno je opisan u Nature Cardiovascular Research. Iznenadna srčana smrt uzrokovana aritmijom čini čak 20 procenata svih smrtnih slučajeva širom sveta i malo znamo o tome zašto se to dešava ili kako da kažemo ko je u opasnosti, kažu autori. Postoji mogućnost da pacijenti koji su pod malim rizikom od iznenadne srčane smrti dobiju defibrilatore koji im možda nisu potrebni, a postoje i visokorizični pacijenti koji ne dobijaju tretman koji im je potreban i koji bi mogli da umru prerano.

Ono što algoritam može da uradi je da odredi ko je u opasnosti od srčane smrti i kada će se to dogoditi, omogućavajući lekarima da odluče šta tačno treba da se uradi. Tim je prvi koji koristi neuronske mreže za izradu personalizovane procene preživljavanja za svakog pacijenta sa srčanim oboljenjima. Procene sa velikom preciznošću utvrđuju kolika je šansa za iznenadnu srčanu smrt tokom 10 godina i kada je najverovatnije da će se to dogoditi. Tehnologija dubokog učenja naziva se studija preživljavanja rizika od srčane aritmije (Survival Study of Cardiac Arrhythmia Risk – SSCAR). Naziv aludira na srčane ožiljke uzrokovane srčanim oboljenjima koja često rezultiraju smrtonosnim aritmijama i ključ za predviđanja algoritma.

Pročitajte i:  AI skener za oči može da otkrije da li ćete biti u opasnosti od srčanog udara

Tim je koristio slike srca poboljšane kontrastom koje vizualizuju distribuciju ožiljaka od stotina stvarnih pacijenata u bolnici Džons Hopkins sa srčanim ožiljcima da obuči algoritam za otkrivanje obrazaca i odnosa koji nisu vidljivi golim okom. Trenutna klinička analiza srčane slike izdvaja samo jednostavne karakteristike ožiljaka kao što su zapremina i masa, nedovoljno koristeći ono što je prikazano u ovom radu kao kritični podaci.

Izvor: Vanguardngr

 

Facebook komentari:
eFakture

Tagovi: