2019. 06. 25. - 10:20
Mesterséges intelligencia-eszköz vigyáz a szívünkre
Megmondja, ha szívroham veszélyének vagyunk kitéve – kutatók olyan mesterséges intelligencia-eszközt fejlesztettek ki a gépi tanulás alkalmazásával, mely előre jelezheti a szívinfarktust és egyéb szívproblémákat.
Előre szól egy új mesterséges intelligencia eszköz, hogy ki vagyunk-e téve a szívroham vagy egyéb szívprobléma veszélyének. A gépi tanulási algoritmusokat használó MI-eszköz hamarosan kritikus szerepet játszhat a szívroham és egyéb szívproblémák előrejelzésében.
A CCTA (Coronary Computed Tomography Arteriography) eszköz igen részletes képeket ad a szív ereiről, s ez ígéretes eszköz a kockázatértékelés finomítására – tudatták a kutatók a Radiology szaklapban.
Szívroham: a mesterséges intelligencia eszköz előbb figyelmeztet a kockázatra
Miközben a korábbi eszközök, így a CAD-RADS (Coronary Artery Disease Reporting and Data System) a szűkületre vagy az elzáródásra (stenózis), illetve a koszorúér artériák szűkülésére összpontosítanak, a CCTA az elzáródásnál többet mutat.
„A CAD-RADS fontos és hasznos fejlesztés a szívbetegek kezelésében, a stenózisokra összpontosítással azonban fontos információk maradhatnak ki az artériákat illetően” – mondta el Kevin M. Johnson, vezető szerző, a Yale Egyetem professzorasszisztense.
A mesterséges intelligencia algoritmus képes kivenni mintákat az adatokból és előrejelezni, hogy a bizonyos mintákkal élő páciensek hajlamosabbak-e olyan eseményre, mint a szívroham.
A tanulmányhoz a kutatók összehasonlították a mesterséges intelligencia megközelítését a CAD-RADS módszerrel és egyéb ér-pontozási rendszerekkel, közel 7 ezer páciens esetében. A betegeket átlagosan 9 éven át követték CCTA segítségével.
Kiderült, hogy a CAD-RADS és egyéb pontozási rendszerekkel összevetve az MI-megközelítés jobban meg tudta különböztetni azokat a betegeket, akiknek lehet komoly szívproblémájuk.
„A gépi tanulási modell változatának pontosabb a kockázatbecslése, mint amit a CAD-RADS becsül” – összegezte tapasztalataikat Kevin M. Johnson.
Ez tehát azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási algoritmus ezen a téren is hatékonyabbnak bizonyul a korábbi eszközöknél.
László Adrienn
