ИИ может улучшить диагностику сердечного приступа

Спасибо. Прослушайте эту статью, используя проигрыватель выше. ✖

Алгоритм, разработанный с использованием искусственного интеллекта, вскоре может быть использован врачами для диагностики сердечных приступов с большей скоростью и точностью, чем когда-либо прежде, согласно новому исследованию Эдинбургского университета, финансируемому нами и Национальным институтом исследований в области здравоохранения и ухода. сегодня в журнале Nature Medicine.

Эффективность алгоритма, получившего название CoDE-ACS, была протестирована на 10 286 пациентах в шести странах мира. Исследователи обнаружили, что по сравнению с текущими методами тестирования CoDE-ACS смог исключить сердечный приступ у более чем удвоенного числа пациентов с точностью 99,6%.

Эта способность исключать сердечный приступ быстрее, чем когда-либо прежде, может значительно сократить количество госпитализаций. Клинические испытания в настоящее время проходят в Шотландии при поддержке Wellcome Leap, чтобы оценить, может ли этот инструмент помочь врачам снизить нагрузку на наши переполненные отделения неотложной помощи.

Борьба с неравенством

Помимо быстрого исключения сердечных приступов у пациентов, CoDE-ACS также может помочь врачам выявить тех, чьи аномальные уровни тропонина были вызваны сердечным приступом, а не другим заболеванием.

Инструмент ИИ хорошо себя зарекомендовал независимо от возраста, пола или ранее существовавших состояний здоровья, демонстрируя свой потенциал для сокращения ошибочных диагнозов и неравенства среди населения.

CoDE-ACS может сделать неотложную помощь более эффективной и действенной, быстро выявляя пациентов, которых можно безопасно отправить домой, и сообщая врачам обо всех тех, кому необходимо оставаться в больнице для дальнейших анализов.

В настоящее время золотым стандартом диагностики сердечного приступа является измерение уровня белка тропонина в крови. Но один и тот же порог используется для каждого пациента. Это означает, что такие факторы, как возраст, пол и другие проблемы со здоровьем, которые влияют на уровень тропонина, не учитываются, что влияет на точность диагностики сердечного приступа.

Это может привести к неравенству в диагностике. Например, предыдущее исследование, финансируемое BHF, показало, что женщины на 50% чаще получают неправильный первоначальный диагноз. Люди, которым первоначально поставили неправильный диагноз, имеют на 70% более высокий риск смерти через 30 дней. Новый алгоритм — возможность предотвратить это.

ИИ для спасения жизней

Код-ACS был разработан с использованием данных 10 038 пациентов в Шотландии, поступивших в больницу с подозрением на сердечный приступ. Он использует обычно собираемую информацию о пациенте, такую ​​как возраст, пол, результаты ЭКГ и история болезни, а также уровни тропонина, чтобы предсказать вероятность того, что у человека был сердечный приступ. Результатом является оценка вероятности от 0 до 100 для каждого пациента.

Профессор Николас Миллс, профессор кардиологии Центра сердечно-сосудистых наук Эдинбургского университета, который руководил исследованием, сказал: «Пациентам с острой болью в груди из-за сердечного приступа ранняя диагностика и лечение спасают жизни.

«К сожалению, многие состояния вызывают эти распространенные симптомы, и диагноз не всегда можно поставить прямо. Использование данных и искусственного интеллекта для поддержки клинических решений имеет огромный потенциал для улучшения ухода за пациентами и повышения эффективности в наших загруженных отделениях неотложной помощи».

Профессор сэр Нилеш Самани, наш медицинский директор, сказал: «Боль в груди — одна из наиболее распространенных причин, по которой люди обращаются в отделения неотложной помощи. Каждый день врачи во всем мире сталкиваются с проблемой отделения пациентов, чья боль вызвана сердечным приступом, от тех, чья боль вызвана чем-то менее серьезным.

«CoDE-ACS, разработанный с использованием передовой науки о данных и искусственного интеллекта, может более точно выявлять или исключать сердечный приступ, чем существующие подходы. Это может изменить работу отделений неотложной помощи, сократив время, необходимое для постановки диагноза, и значительно улучшит положение пациентов».

Ссылка: Дудесис Д., Ли К.К., Боэддингхаус Дж. и др. Машинное обучение для диагностики инфаркта миокарда с использованием концентрации сердечного тропонина. Ночь с. 2023. дои: 10.1038/с41591-023-02325-4

Эта статья была переиздана со следующего материалы. Примечание: материал мог быть отредактирован по длине и содержанию. За дополнительной информацией обращайтесь к указанному источнику.