V nedávné studii provedené Laboratoří kardiovaskulární datové vědy (CarDS) na Yale School of Medicine vytvořili výzkumníci nástroj umělé inteligence (AI), který identifikuje jednotlivce s vysokým rizikem vzniku srdečního selhání analýzou obrázků z elektrokardiogramu (EKG). Tento inovativní nástroj umožňuje dřívější detekci srdečního selhání, což by mohlo vést k poklesu hospitalizací a předčasných úmrtí, podle výzkumníků. Výsledky studie byly publikovány online v Evropském kardiologickém časopise. EKG jsou neinvazivní vyšetření, která hodnotí elektrickou aktivitu srdce pomocí elektrod umístěných na kůži. Vzhledem k tomu, že jsou tyto testy často prováděny a jsou snadno dostupné, představují vynikající platformu pro široké screeningy srdečního selhání. Srdeční selhání je rozšířený kardiovaskulární stav, který postihuje miliony lidí po celém světě. V současnosti zahrnuje identifikace jednotlivců s vysokým rizikem srdečního selhání obvykle kombinaci klinických vyšetření, včetně podrobné klinické historie, fyzikálních vyšetření a krevních testů, které nemusí být vždy dostupné, poznamenává první autor Lovedeep Singh Dhingra, MBBS, postdoktorsky vzdělaný výzkumník v Laboratoři CarDS. Podle Dhingry významně pokročil nástroj poháněný AI v hodnocení rizika srdečního selhání. „Náš model, který využívá fotografii EKG se 12 vodivými dráty jako vstup, byl schopen efektivně hodnotit riziko srdečního selhání napříč různými populacemi ve Spojených státech, Spojeném království a Brazílii, “ uvedl.

„Nyní můžeme předpovědět, kdo by mohl být v budoucnu ohrožen srdečním selháním, ještě předtím, než se projeví jasné příznaky. “ Vedoucí autor studie, Rohan Khera, MD, MS, asistent profesor medicíny (kardiovaskulární medicína) a ředitel Laboratoře CarDS, zdůraznil významné veřejné zdravotní důsledky tohoto výzkumu. „Každý čas, kdy lékař provádí EKG—proceduru, která je již součástí standardní klinické péče—náš jednoduchý nástroj poskytuje příležitost ke screeningu a hodnocení rizika kardiovaskulárních onemocnění, “ vysvětlil Khera. „Široká dostupnost technologie EKG, i v podmínkách s omezenými zdroji, umožňuje včasnou intervenci a zlepšení výsledků pro pacienty, kteří by jinak zůstali nediagnostikováni. “ Jako součást globální iniciativy Laboratoře CarDS byl model AI testován napříč různými mezinárodními populacemi, což zdůrazňuje jeho potenciál pro široké použití. „Naším cílem je zajistit širokou a spravedlivou integraci technologií zdraví založených na AI do každodenní lékařské praxe, “ dodal Khera. „To je naše další výzva. “ Tento výzkum získal financování z grantů poskytnutých Národním institutem pro srdce, plíce a krev, Národním institutem pro stárnutí Národních institutů zdraví (NIH) a Charitativní nadací Doris Duke. Mezi další autory přidružené k Yale patří Arya Aminorroaya, MD, PhD, Veer Sangha, Aline Pedroso, PhD, Harlan Krumholz, MD, SM a Evangelos Oikonomou, MD, DPhil. Pro další informace si přečtěte článek s názvem „Hodnocení rizika srdečního selhání pomocí umělé inteligence aplikované na obrázky elektrokardiogramu: mezinárodní studie. “ Katedra vnitřního lékařství na Yale School of Medicine patří mezi přední oddělení v zemi, spojující elitní skupinu kliniků, výzkumníků, pedagogů a personálu v jedné z nejlepších lékařských škol na světě. Chcete-li se dozvědět více, navštivte Vnitřní medicína.