Одно измерение. Искусственный интеллект научили быстро определять проблемы с сердцем

pixabay.com

Нейросеть научили определять хроническую сердечную недостаточность

pixabay.com

Исследователи из университета Суррея разработали нейросеть, которая
анализирует кардиограмму и выявляет сердечную недостаточность за несколько
секунд.

В клинических испытаниях программа показала точность в 100%, пишет New
Atlas.

Почти 10% взрослых в возрасте старше 65 лет страдают от некоторой застойной
сердечной недостаточности (ЗСН). Существует множество различных причин
возникновения ЗСН, но основное хроническое заболевание, как правило,
возникает в результате неспособности сердца эффективно прокачивать кровь по
организму.

Рентген, анализы крови и ультразвук предлагают клиницистам полезные способы
диагностики этого состояния, но один из наиболее распространенных методов
заключается в использовании сигналов электрокардиограммы (ЭКГ) для
определения сердечного ритма в течение нескольких минут или даже нескольких
измерений в течение нескольких дней.

Ученые разработали впечатляющий новый подход с использованием сверточной
нейронной сети (CNN), которая может почти мгновенно идентифицировать
сердечную недостаточность, проверяя данные ЭКГ всего за одно сердцебиение.

"Мы обучили и протестировали модель CNN на больших общедоступных наборах
данных ЭКГ с участием пациентов с ЗСН, а также здоровыми сердцами. Наша
модель показала 100-процентную точность: проверяя только одно сердцебиение,
мы можем определить, есть ли у человека сердечная недостаточность. Наша
модель также одна из первых известна тем, что она способна идентифицировать
морфологические особенности ЭКГ", - говорит Себастьян Массаро из
Университета Суррея.

Как полагает Массаро, система команды в настоящее время сообщает о
невероятной 100-процентной точности, но исследование не лишено некоторых
ограничений. Самое главное, что данные, использованные в текущем
исследовании, состояли только из показаний ЭКГ либо у пациентов с тяжелой
формой ЗСН, либо у здоровых людей.

Исследователи отмечают, что результаты могут быть не такими точными для
пациентов с более легкой формой сердечной недостаточности, поэтому,
безусловно, необходимо проделать большую работу для проверки более широкого
спектра диагнозов, прежде чем эта технология будет внедрена в клиническую
практику.

Массаро и его команда предполагают, что их работа с использованием коротких
записей ЭКГ для выявления сердечной недостаточности может проложить путь
для создания носимых датчиков здоровья, которые постоянно следят за
пациентами в реальных условиях.

"Это важный результат, потому что с ростом доступности носимых устройств,
снимающих временные записи ЭКГ (например, умные часы), точное
прогнозирование ЗСН может быть вскоре выполнено с помощью устройств,
которые люди носят в повседневных ситуациях", - заключают исследователи.

Новое Время

UAmedia

ProEco - новостной мониторинг экологии Украины