Bbabo NET

Știință & Tehnologie Știri

Rețeaua neuronală a fost învățată să determine riscul de complicații la pacienții cu boli de inimă

Pentru a instrui rețeaua, pentru a o pregăti pentru analiza cazurilor de pacienți reali, medicii au folosit o comparație a rezultatelor angiografiei coronariene - o procedură care este acum considerată standardul de aur în diagnosticarea stării vaselor cardiace și a datelor electrocardiogramei. Inteligența artificială a trebuit să studieze parametrii de diagnostic a mai mult de 100 de pacienți cu vârsta cuprinsă între 31 și 89 de ani și să învețe cum să clasifice arterele coronare, să detecteze prezența leziunilor vasculare și să prezică apariția bolii coronariene - o încălcare a alimentării cu sânge a mușchiului inimii.

Folosind o rețea neuronală, medicii au analizat informații despre 130 de pacienți din grupul de testare care au fost supuși cateterismului coronarian electiv sau de urgență. Datele lor medicale, inclusiv vârsta, sexul, diagnosticul, caracteristicile patologice, prezența sau absența bolilor concomitente, ereditatea agravată, obiceiurile proaste, precum și rezultatele electrocardiogramelor, au fost introduse într-o bază de date de învățare automată. Inteligența artificială a studiat datele și a determinat care dintre pacienți se va confrunta cu leziuni ale principalelor artere coronare și boli coronariene.

De asemenea, medicii au examinat toți pacienții testați în mod obișnuit. Pentru a prezice evoluția complicată a bolii coronariene, ei au suferit o angiografie coronariană computerizată - un studiu al vaselor inimii prin introducerea unei substanțe radioopace în artere, precum și monitorizarea zilnică ECG și un test de stres pe o bandă de alergare, care permite evaluarea muncii inima în timpul activității fizice.

Studiul a arătat că rețeaua neuronală a făcut față sarcinii mai bine decât metodele tradiționale de diagnosticare. De exemplu, la detectarea ischemiei miocardice, inteligența artificială a atins o acuratețe de 93%, în timp ce monitorizarea zilnică ECG este de doar 87%.

Autorii metodei sunt Andrei Obrezani, profesor, șef al Departamentului de Terapie Spitală a Universității de Stat din Sankt Petersburg, medic șef al Grupului de Clinici SOGAZMEDITSINA, Timur Abdualimov, medic cardiolog la Centrul Medical Internațional Sogaz.

Rețeaua neuronală a fost învățată să determine riscul de complicații la pacienții cu boli de inimă