Учёные из MIT, Mass General Brigham и Гарвардской медицинской школы разработали модель глубокого обучения, которая может предсказывать, ухудшится ли состояние пациентов с сердечной недостаточностью в течение следующего года.
Что такое сердечная недостаточность?
Сердечная недостаточность — это хроническое состояние, характеризующееся ослаблением или повреждением сердечной мышцы. Это приводит к накоплению жидкости в лёгких и других частях тела. Болезнь часто сопровождается аритмиями или внезапной остановкой сердца, что делает её одной из основных причин смертности в мире.
Как ИИ может помочь?
Новая модель, названная PULSE-HF, анализирует данные электрокардиограммы (ЭКГ) и прогнозирует изменения в фракции выброса левого желудочка (LVEF), которая показывает, как эффективно сердце перекачивает кровь. Если показатель LVEF падает ниже 40%, это считается серьёзным сигналом об ухудшении состояния.
Практическая значимость
Если модель предсказывает ухудшение состояния пациента, врач может уделить больше внимания этому пациенту, тем самым оптимизируя использование ресурсов здравоохранения. Более того, PULSE-HF может использоваться в клиниках с ограниченными ресурсами, где нет возможности проводить регулярные ультразвуковые исследования.
Искусственный интеллект в медицине
В отличие от других методов, которые просто обнаруживают сердечную недостаточность, PULSE-HF занимается прогнозированием её развития. Это первый в своём роде инструмент, который может предсказывать снижение LVEF у пациентов с сердечной недостаточностью.
Преодоление трудностей
Разработка PULSE-HF потребовала значительных усилий, включая обработку и очистку данных ЭКГ и эхокардиограмм. Несмотря на сложности, команда уверена, что это стоило затраченных усилий, так как модель может значительно улучшить качество жизни пациентов.
Следующим шагом будет тестирование модели на реальных пациентах, чтобы проверить её эффективность в клинических условиях. Исследователи надеются, что такие инструменты помогут снизить страдания и улучшить медицинское обслуживание.
