Um das Netzwerk zu trainieren und es für die Analyse von Fällen echter Patienten vorzubereiten, verwendeten die Ärzte einen Vergleich der Ergebnisse der Koronarangiographie - ein Verfahren, das heute als Goldstandard bei der Diagnose des Zustands der Herzgefäße gilt - und Elektrokardiogrammdaten. Künstliche Intelligenz musste die diagnostischen Parameter von mehr als 100 Patienten im Alter von 31 bis 89 Jahren untersuchen und lernen, wie man Koronararterien klassifiziert, das Vorhandensein von Gefäßschäden erkennt und das Auftreten einer Koronarerkrankung vorhersagt – eine Verletzung der Blutversorgung des Herzmuskels .

Mithilfe eines neuronalen Netzwerks analysierten die Ärzte Informationen über 130 Patienten aus der Testgruppe, die sich einer elektiven oder notfallmäßigen Koronarkatheterisierung unterzogen. Ihre Krankenaktendaten, darunter Alter, Geschlecht, Diagnose, pathologische Merkmale, das Vorhandensein oder Fehlen von Begleiterkrankungen, erschwerte Vererbung, schlechte Angewohnheiten sowie die Ergebnisse von Elektrokardiogrammen, wurden in eine Datenbank für maschinelles Lernen eingegeben. Künstliche Intelligenz untersuchte die Daten und bestimmte, welcher der Patienten mit Läsionen der Hauptkoronararterien und einer koronaren Herzkrankheit konfrontiert sein wird.

Die Ärzte untersuchten auch alle getesteten Patienten auf die übliche Weise. Um den komplizierten Verlauf der Koronarerkrankung vorherzusagen, unterzogen sie sich einer computergestützten Koronarangiographie - einer Untersuchung der Herzgefäße durch Einführen einer röntgendichten Substanz in die Arterien sowie einer täglichen EKG-Überwachung und einem Belastungstest auf einem Laufband, der eine Beurteilung der Arbeit von ermöglicht das Herz bei körperlicher Aktivität.

Die Studie zeigte, dass das neuronale Netz die Aufgabe besser bewältigte als herkömmliche Diagnoseverfahren. Beispielsweise hat die künstliche Intelligenz bei der Erkennung einer Myokardischämie eine Genauigkeit von 93 % erreicht, während die tägliche EKG-Überwachung nur 87 % beträgt.

Die Autoren der Methode sind Andrei Obrezani, Professor, Leiter der Abteilung für Krankenhaustherapie der Staatlichen Universität St. Petersburg, Chefarzt der SOGAZMEDITSINA-Klinikgruppe, Timur Abdualimov, Kardiologe am Sogaz International Medical Center.

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