Concluziile studiului, publicate recent în npj Digital Medicine, sugerează că AI ar putea fi folosită într-o zi pentru a analiza imaginile ecocardiogramelor (ecografie cardiacă), care utilizează unde sonore pentru a capta imagini ale inimii.

Citiți aici integral Ziarul de Sănătate nr. 9

Ritmurile cardiace anormale sunt adesea cauzate de anomalii ale structurii inimii. Cercetătorii au emis ipoteza că un program de inteligență artificială antrenat să analizeze ecocardiogramele i-ar putea ajuta pe medici să detecteze modificări timpurii și subtile în inimile pacienților cu aritmii nediagnosticate.

„Am reușit să arătăm că un algoritm de învățare profundă pe care l-am dezvoltat ar putea fi aplicat la ecocardiograme pentru a identifica pacienții cu o tulburare anormală a ritmului cardiac numită fibrilație atrială”, a declarat dr. Neal Yuan, cercetător în cadrul Institutului Inimii și primul autor al studiului.

Fibrilația atrială poate apărea și dispărea, astfel încât ar putea să nu fie identifică la consultațiile medicale, spune medicul.

Noul algoritm de inteligență artificială identifică pacienții care ar putea avea fibrilație atrială chiar și atunci când aceasta nu este prezentă în timpul studiului ecocardiografic, precizează el.

În timpul fibrilației atriale, camerele superioare ale inimii bat uneori în sincron cu cele inferioare, iar alteori nu, ceea ce face ca aritmia să fie adesea dificil de detectat de către medici.

La unele persoane, fibrilația atrială nu provoacă niciun simptom. La alții, poate provoca palpitații cardiace, oboseală, dificultăți de respirație, amețeli și alte simptome care interferează cu viața de zi cu zi. Lăsată netratată, fibrilația atrială poate provoca AVC (accident vascular cerebral) și insuficiență cardiacă.

Se estimează că 12,1 milioane de americani vor suferi de fibrilație atrială în 2030, potrivit Centrelor pentru Controlul și Prevenirea Bolilor (CDC).

Decesele legate de fibrilația atrială sunt în creștere de mai bine de două decenii, potrivit datelor agenției guvernamentale americane.

Această tehnologie ar putea detecta o afecțiune periculoasă pe care ochiul uman ar putea să n-o identifice în timpul interpretării unei ecocardiograme, a precizat dr. David Ouyang, cardiolog în cadrul Departamentului de Cardiologie din cadrul Institutului Inimii de la Cedars-Sinai și cercetător în cadrul Diviziei de Inteligență Artificială în Medicină, unul dintre autorii principali ai studiului.

„Ar putea fi folosit pentru pacienții cu risc de fibrilație atrială sau care se confruntă cu simptome asociate cu această afecțiune”, explică dr. David Ouyang.

Echipa a antrenat un program pentru a studia mai mult de 100.000 de imagini de ecocardiograme de la pacienți cu fibrilație atrială. Programul a făcut distincția între ecocardiogramele care arătau o inimă în ritm sinusal (o perioadă de bătăi normale ale inimii) și ecocardiogramele care arătau o inimă în ritm cardiac neregulat.

Programul a estimat ce pacienți în ritm sinusal au prezentat sau vor prezenta fibrilație atrială în termen de 90 de zile.

Modelul care a evaluat imaginile a funcționat mai bine decât estimarea riscului pe baza factorilor cunoscuți.

„Faptul că acest program a estimat ce pacienți au avut fibrilație atrială activă sau ascunsă ar putea avea aplicații clinice imense”, a precizat la rândul său dr. Christine M. Albert, președintal Departamentului de Cardiologie din cadrul Institutului Smidt, una dintre autoarele studiului.

„A putea identifica pacienții cu fibrilație atrială ascunsă ne-ar putea permite să îi tratăm înainte de a suferi un eveniment cardiovascular grav”, mai precizează ea în articol.

 

Publicitate și alte recomandări video