Kevesebb mint két másodperc alatt képes elemezni egy rutin EKG eredményét az Imperial College London kutatóinak új mesterséges intelligenciája. A British Heart Foundation támogatásával fejlesztett rendszer olyan, szabad szemmel nehezen észrevehető mintákat keres, amelyek szívelégtelenségre vagy szívbillentyű-betegségre utalhatnak.
Az EKG elsősorban a szív elektromos működéséről, ritmusáról és frekvenciájáról ad képet, a szív pumpafunkciójának és billentyűinek vizsgálatához általában szívultrahangra van szükség, amelyre a betegek akár hónapokat is várhatnak.
A modellt 10,6 millió EKG-felvételen és a hozzájuk tartozó klinikai jelentéseken tanították be. Ezt követően további 72475 olyan EKG-val finomították, amelyekhez a szív szerkezetét és működését bemutató képalkotó vizsgálatok is rendelkezésre álltak.
A rendszert két amerikai betegcsoportban, összesen 66 962 ember adatain tesztelték. A nagyobb, 61 520 fős csoportban a mesterséges intelligencia a csökkent szívpumpafunkcióval rendelkező betegek 81 százalékát azonosította, míg az 5442 fős kisebb mintán ez az arány 77 százalék volt.
Az eszköz egyelőre inkább egy gyors előszűrőként működhetne, a magas kockázatúnak ítélt betegek előrébb kerülhetnének a szívultrahangos várólistán, az algoritmust pedig akár minden kórházi EKG-n le lehetne futtatni, így olyan embereknél is jelezhetné a problémát, akiknél eredetileg nem gyanítottak szívbetegséget.
Egy korábbi sürgősségi diagnosztikai kutatás is azt mutatta, hogy az AI támogatást nyújthat az orvosoknak, de egyelőre nem alkalmas arra, hogy felügyelet nélkül döntsön a betegek ellátásáról.
Az új EKG-modellt jelenleg 590 NHS-beteg bevonásával vizsgálják Londonban és Bristolban.
Forrás: The Guardian
