Нейронну мережу навчили визначати ризик ускладнень хвороб серця

Тепер штучний інтелект здатний виявляти ішемію міокарда з точністю  в 93%, тоді як добовий моніторинг ЕКГ — лише в 87%.

Основним завдання було підготувати нейронну мережу до аналізу випадків з реальними пацієнтами. Для цього лікарі зіставляли результати коронарної ангіографії. Насьогодні ця процедура вважається золотим стандартом у діагностиці стану судин серця та даних електрокардіограми. 

Спочатку штучний інтелект повинен був вивчити важливі для діагностики параметри. Для цього знадобилося понад 100 пацієнтів віком від 31 року до 89 років. Машинне навчання зробило можливим класифікацію коронарних артерій, виявлення наявності ураження судин і прогноз виникнення ішемічної хвороби.

За допомогою нейромережі лікарі провели аналіз даних 130 пацієнтів із тестової групи, яким провели коронарну катетеризацію. Штучний інтелект вивчив отриману інформацію та визначив, хто з пацієнтів зіткнеться з порушенням кровопостачання серцевого м'яза.

Паралельно лікарі досліджували цих пацієнтів за допомогою звичного способу. Для прогнозування ускладнень серцевої хвороби була проведена також комп'ютерна коронароангіографія. Це дослідження судин серця при якому в артерії вводиться рентгенконтрастна речовина. Крім цього, був зроблений добовий моніторинг ЕКГ та стрес-тест на біговій доріжці, який дозволяє оцінити роботу серця під час фізичної активності.

Дослідження показало, що нейромережа із завданням впоралася краще, ніж традиційні методи діагностики. При виявленні ішемії міокарда штучний інтелект досягнув точності в 93%, тоді як добовий моніторинг ЕКГ — лише в 87%.