Algoritm de învățare autonomă poate prezice insuficiența cardiacă

Un nou algoritm de inteligență artificială (IA) bazat pe computer, care poate identifica modificări subtile în electrocardiograme (ECG), poate prezice când o persoană suferă de insuficiență cardiacă. Algoritmul a fost dezvoltat la Spitalul Mount Sinai, iar cercetarea a fost publicată în Journal of the American College of Cardiology: Cardiovascular Imaging.

Benjamin S. Glicksberg, PhD, este asistent profesor de genetică și științe genomice, membru al Institutului Hasso Plattner pentru Sănătate Digitală de la Mount Sinai și autor senior al studiului.

“Am demonstrat că algoritmii de învățare profundă pot recunoaște probleme de pompare a sângelui pe ambele părți ale inimii din datele de undă ECG”, a spus Glicksberg. “De obicei, diagnosticarea acestor tipuri de afecțiuni cardiace necesită proceduri scumpe și care consumă mult timp. Sperăm că acest algoritm va permite diagnosticarea mai rapidă a insuficienței cardiace.”

Noi oportunități cu IA

Medicii au folosit în mod tradițional o ecocardiogramă, care este o tehnică de imagistică, pentru a evalua dacă un pacient suferă de insuficiență cardiacă. Cu toate acestea, acestea sunt proceduri laborioase și sunt oferite doar în unele spitale.

IA creează noi oportunități în acest sens, cercetările sugerează că electrocardiogramele ar putea fi o alternativă eficientă. Cercetările recente au indicat că un algoritm de învățare profundă poate detecta slăbiciunea ventriculului stâng al inimii. Noua cercetare de la Mount Sinai descrie dezvoltarea unui algoritm care evaluează puterea ventriculului stâng, precum și a celui drept.

Girish N. Nadkarni, MD, MPH, CPH, este profesor asociat de medicină la Școala de Medicină Icahn de la Mount Sinai, șeful Diviziei de Medicină Bazată pe Date și Digitală (D4M) și autor senior al cercetării.

“Deși pare atractiv, în mod tradițional a fost dificil pentru medici să folosească ECG-urile pentru a diagnostica insuficiența cardiacă. Acest lucru se datorează în parte faptului că nu există criterii de diagnostic stabilite pentru aceste evaluări și pentru că unele modificări în citirile ECG sunt pur și simplu prea subtile pentru a fi detectate de ochiul uman”, a spus Dr. Nadkarni. “Acest studiu reprezintă un pas important înainte în găsirea informațiilor ascunse în datele ECG, care pot duce la paradigme de screening și tratament mai bune, folosind un test relativ simplu și larg disponibil.”

Programarea și testarea mașinii

Cercetătorii au programat un computer pentru a citi ECG-urile pacienților și datele extrase din rapoartele scrise, cu ultimele fiind un set standard de date pentru computer pentru a le compara cu datele ECG. Acest lucru a permis identificarea inimilor mai slabe.

Cu programe de procesare a limbajului natural (NLP), computerul a putut extrage aceste date din cuvintele scrise. În același timp, rețelele neuronale au putut descoperi modele în imagini, care au putut fi încorporate în algoritm pentru a-l ajuta să recunoască puterea de pompare.

“Am vrut să împingem stadiul actual al tehnologiei prin dezvoltarea de IA capabilă să înțeleagă întreaga inimă în mod ușor și ieftin”, a spus Dr. Vaid.

Mașina a analizat 700.000 de ECG-uri și rapoarte de ecocardiogramă, care proveneau de la patru spitale diferite. Un al cincilea spital a fost folosit pentru a testa modul în care algoritmul ar funcționa într-un mediu experimental diferit.

“Un avantaj potențial al acestui studiu este că a implicat una dintre cele mai mari colecții de ECG-uri de la una dintre cele mai diverse populații de pacienți din lume”, a spus Dr. Nadkarni.

Algoritmul a demonstrat o capacitate eficientă de a prezice care pacienți aveau ventriculi stângi sănătoși sau slabi și a fost cu 94% precis în a prezice care pacienți aveau o fracție de ejectare sănătoasă, care este cantitatea de lichid pe care ventriculul o pompează cu fiecare bătaie. Algoritmul a fost, de asemenea, cu 87% precis în a prezice pacienții care aveau o fracție de ejectare sub 40%.

Una dintre domeniile care necesită încă lucrări implică prezicerea pacienților care au inimi ușor slăbite. Algoritmul a avut doar o rată de acuratețe de 73% în a prezice pacienții care aveau o fracție de ejectare între 40 și 50%.

Algoritmul a putut detecta, de asemenea, slăbiciuni ale valvei drepte din ECG-uri, cu o rată de acuratețe de 84% în a prezice care pacienți aveau valve drepte slabe.

“Rezultatele noastre sugerează că acest algoritm ar putea ajuta, în cele din urmă, medicii să diagnosticeze corect insuficiența cardiacă pe oricare parte a inimii”, a spus Dr. Vaid.

Un alt punct important al acestei cercetări a fost că a sugerat că IA ar putea fi eficientă în detectarea slăbiciunii cardiace la toți pacienții, indiferent de rasă și sex.

“Rezultatele noastre sugerează că acest algoritm ar putea fi un instrument util pentru a ajuta practicienii clinicieni să combată insuficiența cardiacă suferită de o varietate de pacienți”, a adăugat Dr. Glicksberg. “Suntem în procesul de a proiecta cu atenție studii prospective pentru a testa eficacitatea sa într-un mediu mai real.”