Oamenii de ştiinţă americani au pus la punct un algoritm de inteligenţă artificială (AI) care poate detecta un ritm cardiac anormal la persoanele care nu prezintă încă simptome.
Algoritmul, care a identificat semnale ascunse în testele de diagnosticare medicală obişnuite, ar putea ajuta medicii să prevină mai bine accidentele vasculare cerebrale (AVC) şi alte complicaţii cardiovasculare la persoanele cu fibrilaţie atrială – cel mai frecvent tip de tulburare a ritmului cardiac.
Algoritmii dezvoltaţi anterior au fost utilizaţi în principal la populaţiile albe.
Noul algoritm funcţionează în diverse medii şi populaţii de pacienţi, inclusiv în cazul populaţiilor insuficient deservite.
Constatările au fost publicate miercuri, 18 octombrie, în jurnalul JAMA Cardiology.
„Această cercetare permite o mai bună identificare a unei afecţiuni cardiace ascunse şi informează cel mai bun mod de a dezvolta algoritmi care să fie echitabili şi generalizabili la toţi pacienţii”, a declarat dr. David Ouyang, cardiolog în cadrul departamentului de cardiologie la Institutul Inimii de la Cedars-Sinai şi cercetător în cadrul diviziei de Inteligenţă Artificială în medicină, autorul principal al studiului.
Experţii estimează că aproximativ una din trei persoane cu fibrilaţie atrială nu ştie că suferă de această afecţiune.
În cazul fibrilaţiei atriale, semnalele electrice din inimă care reglează pomparea sângelui de la camerele superioare la cele inferioare sunt haotice.
Acest lucru poate face ca sângele din camerele superioare să se adune şi să formeze cheaguri de sânge care pot ajunge la creier şi pot declanşa un AVC ischemic.
Pentru a crea algoritmul, cercetătorii au programat un instrument de inteligenţă artificială pentru a studia tiparele găsite în rezultatele examinărilor EKG (electrocardiograme).
O electrocardiogramă este un test care monitorizează semnalele electrice de la inimă. Persoanelor cărora li se efectuează acest test li se plasează pe corp electrozi care detectează activitatea electrică a inimii.
Programul AI a fost antrenat să analizeze citirile electrocardiogramei efectuate între 1 ianuarie 1987 şi 31 decembrie 2022, de la pacienţii consultaţi în două reţele de sănătate veteranilor americani.
Algoritmul a fost antrenat pe aproape un milion de electrocardiograme şi a prezis cu exactitate că pacienţii vor avea fibrilaţie atrială în termen de 31 de zile.
Modelul AI a fost aplicat, de asemenea, la datele fişelor medicale ale pacienţilor de la Cedars-Sinai şi a prezis în mod similar – şi cu acurateţe – cazurile de fibrilaţie atrială în termen de 31 de zile.
Studiul efectuat pe veterani a fost divers din punct de vedere geografic şi etnic, ceea ce indică faptul că aplicarea acestui algoritm ar putea fi benefică pentru populaţia generală din Statele Unite şi nu numai, a declarat dr. Sumeet Chugh, director al Diviziei de Inteligenţă Artificială în Medicină din cadrul departamentului de medicină şi director medical al Centrului de Ritm cardiac din cadrul departamentului de cardiologie.
Cercetare exemplifică unul dintre multele moduri în care cercetătorii folosesc inteligenţa artificială pentru a aborda gestionarea preventivă a afecţiunilor cardiace complexe şi dificile.
Oamenii de ştiinţă intenţionează să continue să studieze algoritmul în cadrul unor studii clinice prospective pentru a afla dacă acesta ajută la identificarea persoanelor cu risc de infarct miocardic (atac de cord) şi AVC.
