ИИ потенциально может выявлять риск сердечной недостаточности, показывают исследования
Крис Мурихи
3 мин. чтения
- Исследователи использовали ИИ для выявления особенностей структуры сердца, повышающих вероятность развития сердечной недостаточности.
- Программа ИИ была обучена на данных 15 000 пациентов с проблемами сердца.
- Установлено, что ИИ более точен по сравнению с традиционными методами.
Согласно исследованию, искусственный интеллект может помочь выявлять людей, находящихся в группе риска по сердечной недостаточности. Исследователи из Медицинской школы Дандийского университета использовали искусственный интеллект для улучшения диагностики и контроля сердечной недостаточности на ранней стадии.
Также читайте: Европейский суд аудиторов критикует ЕС за неспособность координировать инвестиции в ИИ
Исследователи применили искусственный интеллект через методы машинного обучения при анализе эхокардиографических изображений тысяч пациентов для выявления небольших признаков проблем с сердцем, ведущих к сердечной недостаточности. Это может значительно повысить эффективность диагностики и принести пользу пациентам в сфере здравоохранения.
Исследователи используют ИИ для визуализации паттернов формы сердца
Для достижения этой цели исследовательская группа под руководством профессора Чима Ланга использовала пробные подходы глубокого обучения на основе ИИ для чтения и анализа эхокардиографических изображений, собранных из популяционных электронных медицинских карт и кардиологических сканов. Это позволило им визуализировать паттерны формы и функции сердца, которые могут повысить риск развития сердечной недостаточности у пациента.
ИИ может использоваться для выявления риска сердечной недостаточности, показывают исследования.https://t.co/TkUuruMLMs
— STV News (@STVNews) Май 30, 2024
Исследователи использовали данные, добровольно предоставленные пациентами из Шотландского регистра исследований в области здравоохранения и биобанка (SHARE). Изначально они выбрали набор данных из 15 000 записей пациентов, из которого был получен окончательный выборочный состав из 578 пациентов.
Сканы сердца с помощью ИИ более точны
Сканы сердца, выполненные с помощью искусственного интеллекта, предоставили измерения, относительно более точные, чем традиционные. Согласно профессору Чиму Лангу, возглавившему исследование, программное обеспечение ИИ предоставило больше характеристик структуры и функции сердца, важных для диагностики сердечной недостаточности.
«Наше исследование представляет собой прогресс в использовании глубокого обучения для автоматической интерпретации эхокардиографических изображений. Это позволит нам оптимизировать выявление пациентов с сердечной недостаточностью в масштабе в наборах данных электронных медицинских карт».
Профессор Ланг
Эхокардиографические изображения, улучшенные ИИ, предлагали более четкие размеры и функции сердца по сравнению со средними сканами, полученными из настроек данных ЭМК. Этот уровень детализации, наряду со способностью обрабатывать изображения в большем масштабе, может ускорить отбор пациентов для клинических испытаний или помочь в надзорном мониторинге сердечной недостаточности в системах здравоохранения.
Также читайте: Opera интегрирует модели Google Gemini для улучшения ИИ в браузере Aria
Сердечная недостаточность остается распространенной клинической и проблемой общественного здравоохранения. Это состояние, при котором сердце больше не может перекачивать достаточное количество крови в остальную часть тела. От этого состояния нет лекарства, но изменения в образе жизни, хирургическое вмешательство и медикаменты 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 при анализе эхокардиографических изображений в одиночку.
ИИ обнаруживает аномалии, не поддающиеся традиционному анализу
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 выявить морфологические и механистические аномалии, которые не были бы видны на стандартных двумерных эхокардиографических изображениях.
«Оценивая огромные объемы записей пациентов, мы смогли выявить структурные и функциональные аномалии, которые мы не смогли бы обнаружить с помощью традиционного анализа эхокардиографических изображений».
Профессор Ланг
Исследование, опубликованное в ESC Журнале «Сердечная недостаточность», подчеркивает способность ИИ изменить здравоохранение, помогая в ранней диагностике этих сложных заболеваний. Как stated, с помощью разработчика программного обеспечения Us2 и финансирования от ROCH Diagnostics International, исследование открывает путь для дальнейшего изучения приложений ИИ в предиктивной диагностике и персонализированном лечении.
Материал Cryptopolitan от Криса Мурихи
Самые умные крипто-энтузиасты уже читают нашу рассылку. Хотите присоединиться? Присоединяйтесь.
Отказ от ответственности. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com Мы не несем ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимое исследование и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
Крис Мурихи
Крис — писатель и технический аналитик, специализирующийся на криптовалютах и технологиях. Он имеет степень бакалавра математики и компьютерных наук Найробийского университета. Работал копирайтером в On-Chain Media и Coin Edition, сейчас работает в Cryptopolitan.
