U nedavnoj studiji koju je sprovela Laboratorija za kardiovaskularne podatke (CarDS) na Yale School of Medicine, istraživači su kreirali alat vještačke inteligencije (AI) koji identifikuje osobe sa visokim rizikom od razvoja srčane insuficijencije analizom slika elektrocardiograma (ECG). Ovaj inovativni alat omogućava raniju detekciju srčane insuficijencije, što bi moglo dovesti do smanjenja hospitalizacija i prijevremenih smrti, prema riječima istraživača. Nalazi iz studije objavljeni su online u Evropskom časopisu za srce. ECG su neinvazivne pretrage koje ocjenjuju električnu aktivnost srca putem elektroda postavljenih na koži. Budući da se ovi testovi često sprovode i lako su dostupni, predstavljaju odličnu platformu za screening srčane insuficijencije na velikoj razini. Srčana insuficijencija je rasprostranjeno kardiovaskularno stanje koje pogađa milion ljudi širom svijeta. Trenutno, identifikacija osoba sa visokim rizikom od srčane insuficijencije obično uključuje kombinaciju kliničkih evaluacija, uključujući sveobuhvatnu kliničku istoriju, fizičke preglede i analize krvi, što možda nije uvijek dostupno, napominje prvi autor Lovedeep Singh Dhingra, MBBS, postdoktorski istraživač u CarDS laboratoriji. Prema Dhingri, alat vođen AI-om predstavlja veliki napredak u procjeni rizika od srčane insuficijencije. „Naš model, koji koristi fotografiju 12-kanalnog ECG-a kao ulaz, mogao je efikasno procijeniti rizik od srčane insuficijencije među različitim populacijama u Sjedinjenim Američkim Državama, Velikoj Britaniji i Brazilu“, izjavio je.

„Sada možemo predvidjeti ko bi mogao biti u riziku od razvoja srčane insuficijencije u budućnosti, čak i prije nego što pokažu jasne simptome. “ Stariji autor studije, Rohan Khera, MD, MS, asistent profesor medicine (kardiovaskularna medicina) i direktor CarDS laboratorije, istakao je značajne javnozdravstvene implikacije ovog istraživanja. „Svaki put kada kliničar izvrši ECG—procedure koja je već dio standardne kliničke njege—naš jednostavan alat pruža priliku za screening i procjenu rizika od kardiovaskularnih bolesti“, objasnio je Khera. „Široka dostupnost ECG tehnologije, čak i u uslovima sa ograničenim resursima, omogućava ranu intervenciju i poboljšane ishode za pacijente koji bi inače mogli ostati nedijagnosticirani. “ Kao dio globalne inicijative CarDS laboratorije, AI model je testiran u različitim međunarodnim populacijama, naglašavajući njegov potencijal za široku implementaciju. „Naš cilj je osigurati široku i pravednu integraciju tehnologija zdravstvene zaštite zasnovanih na AI-u u svakodnevnu medicinsku praksu“, dodao je Khera. „Ovo je naš sljedeći izazov. “ Ovo istraživanje je finansirano iz grantova koje su obezbijedili Nacionalni institut za srce, pluća i krv, Nacionalni institut za starenje Nacionalnih instituta za zdravlje (NIH) i Fondacija Doris Duke. Ostali autori povezani sa Yale-om uključuju Aryu Aminorroayu, MD, PhD, Veer Sangha, Aline Pedroso, PhD, Harlana Krumholza, MD, SM, i Evangelosa Oikonomoua, MD, DPhil. Za više informacija, pročitajte članak pod naslovom „Stratifikacija rizika od srčane insuficijencije korištenjem vještačke inteligencije primijenjene na slike elektrocardiograma: multinacionalna studija. “ Odjeljenje za internu medicinu na Yale School of Medicine jedno je od vodećih odjeljenja u zemlji, okupljajući vrhunski tim kliničara, istraživača, edukatora i osoblja unutar jedne od najboljih medicinskih škola na svijetu. Da biste saznali više, posjetite Internu medicinu.