Yapay zeka tabanlı yöntem, atriyal fibrilasyon riskini tahmin ediyor

0
18

[ad_1]

atriyal fibrilasyon

Dakikada yaklaşık 150 atımda atriyal fibrilasyonu gösteren 12 derivasyonlu bir EKG. Kredi: James Heilman, MD/Wikipedia/CC BY-SA 3.0

Atriyal fibrilasyon (düzensiz ve sıklıkla hızlı bir kalp atış hızı), genellikle kalpte beyne gidip felce neden olabilen pıhtıların oluşumuna yol açan yaygın bir durumdur. Yayınlanan bir çalışmada açıklandığı gibi dolaşım, Massachusetts General Hospital (MGH) ve Broad Institute of MIT ve Harvard’daki araştırmacılar tarafından yönetilen bir ekip, atriyal fibrilasyon geliştirme riski taşıyan ve bu nedenle önleyici tedbirlerden yararlanabilecek hastaları belirlemek için yapay zeka tabanlı bir yöntem geliştirdi.

Müfettişler geliştirdi yapay zekaatriyal riskini tahmin etmek için temelli yöntem fibrilasyon MGH’de birinci basamak tedavi gören 45.770 hastada elektrokardiyogramlardan (kalbin elektrik sinyallerini kaydeden noninvaziv testler) elde edilen sonuçlara dayalı olarak önümüzdeki beş yıl içinde.

Daha sonra, bilim adamları yöntemlerini üç büyük veri kümeleri toplam 83.162 kişiyi içeren çalışmalardan elde edilmiştir. AI tabanlı yöntem, atriyal fibrilasyon riskini kendi başına öngördü ve atriyal fibrilasyonu öngörmek için bilinen klinik risk faktörleriyle birleştirildiğinde sinerjikti. Yöntem ayrıca, daha önce kalp yetmezliği veya inme geçirmiş kişiler gibi bireylerin alt gruplarında da oldukça tahmin ediciydi.

MGH’de kardiyak elektrofizyolog ve Broad’da ortak üye olan kıdemli yazar Steven A. Lubitz, “Atriyal fibrilasyon için en büyük risk altındaki bireylerin belirlenmesine yardımcı olmak için elektrokardiyogram tabanlı yapay zeka algoritmalarının bir rolü olduğunu görüyoruz” diyor. enstitü. MGH’de bir elektrofizyoloji klinik ve araştırma görevlisi olan baş yazar Shaan Khurshid, MD, MPH ekliyor: “Bu tür algoritmaların uygulanması, klinisyenleri atriyal fibrilasyon için, hastalığı tamamen geliştirme riskini azaltabilecek önemli risk faktörlerini değiştirmeye yönlendirebilir.”

Lubitz, algoritmanın şu anda tespit edilmemiş atriyal fibrilasyon yaşayan hastalar için bir ön tarama aracı olarak hizmet edebileceğini ve klinisyenlerin daha uzun vadeli kardiyak ritim monitörleri kullanarak atriyal fibrilasyon aramasına yol açabileceğini ve bunun da inme önleme önlemlerine yol açabileceğini ekliyor. .

Çalışmanın bulguları aynı zamanda AI’nın potansiyel gücünü de göstermektedir – bu durumda bu, yapay zeka olarak adlandırılan belirli bir türü içerir. makine öğrenme– ilacı ilerletmek. Yardımcı yazar Anthony Philippakis, “Veri bilimi teknolojilerinin patlaması ve şu anda mevcut olan çok miktarda klinik veri ile makine öğrenimi, klinisyenlerin ve araştırmacıların kardiyoloji bakımını geliştirmede büyük adımlar atmasına yardımcı olmaya hazır” diyor, MD, Ph.D., Broad’da veri sorumlusu ve enstitünün Eric ve Wendy Schmidt Merkezi’nin eş direktörü. “Bir veri bilimcisi ve eski bir kardiyolog olarak, makine öğrenimine dayalı yöntemlerin her gün kullandığımız testler ve klinik yaklaşımlarla nasıl çalışabileceğini görmekten heyecan duyuyorum. atriyal fibrilasyon


Giyilebilir cihazlardaki yeni algoritma düzensiz kalp atışını algılayabilir, erken bakıma neden olabilir


Daha fazla bilgi:
Shaan Khurshid ve diğerleri, Elektrokardiyograma Dayalı Derin Öğrenme ve Atriyal Fibrilasyonu Öngörmek için Klinik Risk Faktörleri, dolaşım (2021). DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.121.057480

Tarafından sunulan
Massachusetts Genel Hastanesi


Alıntı: Yapay zeka tabanlı yöntem, atriyal fibrilasyon riskini tahmin ediyor (2021, 15 Kasım) https://medicalxpress.com/news/2021-11-artificial-intelligencebased-method-atrial-fibrillation.html adresinden 18 Kasım 2021 tarihinde alınmıştır.

Bu belge telif haklarına tabidir. Özel çalışma veya araştırma amaçlı herhangi bir adil işlem dışında, yazılı izin alınmadan hiçbir bölüm çoğaltılamaz. İçerik yalnızca bilgi amaçlı sağlanmıştır.



[ad_2]

Source link

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz