За считанные секунды – значимые результаты: ИИ поможет врачам эффективнее диагностировать сердечные приступы

За считанные секунды – значимые результаты: ИИ поможет врачам эффективнее диагностировать сердечные приступы

Ученые разработали инструмент искусственного интеллекта, который поможет врачам определять,  был ли сердечный приступ ранее.

Новая разработка, опубликованная медицинской фирмой Abbott, демонстрирует, что их алгоритм может позволить больницам скорой помощи и отделениям неотложной помощи более точно идентифицировать и лечить пациентов с остановкой сердца.

В исследовании, в котором участвовали ученые из США, Германии, Великобритании, Швейцарии, Австралии и Новой Зеландии и более 11 тысяч пациентов, было установлено, что ИИ может предоставить врачам более всесторонний анализ вероятности того, что у пациента случился сердечный приступ.

Агим Бешири (Agim Beshiri), старший медицинский директор Abbott, отметил:

«Технология ИИ способна учитывать многие переменные  характеристики и отдельные данные, объединяя их за считанные секунды в значимые результаты”.

Разработанный группой врачей и статистиков из Abbott алгоритм использует методы машинного обучения, чтобы обеспечить более индивидуальный расчет риска сердечного приступа у человека.

Эта технология направлена ​​на улучшение и ускорение диагностики сердечного приступа путем анализа обширных наборов данных с учетом таких факторов, как возраст, пол и специфические уровни тропонина человека (биомаркер заболеваний сердца). 

По словам представителей Abbott, алгоритм призван помочь устранить  барьеры, которые существуют сегодня у врачей, ищущих более индивидуализированную информацию при диагностике сердечных приступов.

При этом алгоритм Abbott отличается от существующих подходов, поскольку учитывает личные факторы и результаты анализа крови на тропонин.

Бешири подчеркнул: «По оценкам Всемирной кардиологической организации, 17,9 миллиона человек ежегодно умирают от сердечно-сосудистых заболеваний, а 85% – от сердечных приступов и инсультов”.

Уникальность алгоритма заключается в том, что он использовал возможности машинного обучения для определения факторов,  являющихся наиболее прогностическими для определения риска сердечного приступа.

«Эти факторы, такие как возраст человека, пол или динамика анализа крови на тропонин, уже фиксируются, когда пациент попадает в больницу с симптомами сердечного приступа. Исследование показало, что алгоритм помогает увидеть, как эти данные взаимодействуют в определенный момент времени, обеспечивая более индивидуальный и точный расчет».

Оставьте свой комментарий