2019. 09. 17. - 10:10
Szívbaj: a mesterséges intelligencia immár 100 százalékosan pontos
A CHF olyan, szívvel kapcsolatos, krónikusan progresszív állapot, amely a szívizmok pumpáló erejét befolyásolja. A kockázatát immár 100 százalékosan meg tudja mondani a mesterséges intelligencia.
A mesterséges intelligencia segítségével fejlesztettek ki a kutatók olyan neurális hálózatot, amely 100 százalékos pontossággal képes azonosítani a pangásos szívelégtelenséget, egyetlen nyers elektrokardiogram (EKG) szívverés elemzésével.
A pangásos szívelégtelenség vagy CHF (congestive heart failure) olyan állapot, mely a szívizmok pumpáló erejét befolyásolja.
Magas a gyakorisága, jelentős azoknak a száma, akik emiatt halnak meg és tartós egészségügyi költségeket is jelent. Emiatt a klinikai szakembereknek és az egészségügyi rendszereknek sürgősen szükségük van olyan eszközre, mely hatékonyan kimutatja ezt a szívproblémát.
Világszerte 26 millióan küzdenek szívelégtelenséggel
A kutatók a Convolutional Neural Networks (CNN) segítségével igyekeztek megoldani ezt az igencsak aggasztó gondot: a hierarchikus neurális hálózatok hatékonyan ismerik fel az adatok mintázatait és struktúráit.
„A CNN modellt nagy és nyilvánosan elérhető EKG-adatkészleteken képeztük és teszteltük, melyek CHF-es alanyokkal és egészséges emberekkel egyaránt. Modellünk 100 százalékos pontosságot mutatott. Csupán egyetlen szívverés ellenőrzésével képesek voltunk azonosítani, van az illetőnek szívelégtelensége vagy sem” – magyarázta Sebastiano Massaro, az angliai Surrey egyetemének társprofesszora.
A szakember hozzátette: modelljük az első, amely képes azonosítani az EKG morfológiai jellemzőit, melyek kifejezetten az állapot súlyosságához kapcsolódnak.
A kutatás, mely a Biomedical Signal Processing and Control Journal-ben jelent meg, drámai módon javítja a jelenlegi CHF-észlelési módszereket, amelyek jellemzően a pulzus variabilitására koncentrálnak, ugyanakkor kevésbé hatékonyak, időigényesek és hajlamosak a hibákra.
Az új, mesterséges intelligencia-modell fejlett jelfeldolgozási és gépi tanulási eszközök kombinációját használja a nyers EKG jeleknél, 100 százalékos pontossággal.
„A pangásos szívelégtelenség nagyjából 26 millió embert érint világszerte, s bízunk benne, hogy kutatásaink jelentős előrelépést jelentenek a jelenlegi módszertant illetően” – mondta el a tanulmány szerzője, Leandro Pecchia a Warwicki Egyetemről.
László Adrienn
