Na trénovanie siete, na jej prípravu na analýzu prípadov skutočných pacientov lekári použili porovnanie výsledkov koronárnej angiografie - postupu, ktorý sa dnes považuje za zlatý štandard v diagnostike stavu srdcových ciev, a údajov z elektrokardiogramu. Umelá inteligencia mala študovať diagnostické parametre viac ako 100 pacientov vo veku 31 až 89 rokov a naučiť sa klasifikovať koronárne artérie, zistiť prítomnosť cievneho poškodenia a predpovedať výskyt koronárnej choroby – poruchy prekrvenia srdcového svalu.

Pomocou neurónovej siete lekári analyzovali informácie o 130 pacientoch z testovacej skupiny, ktorí podstúpili elektívnu alebo núdzovú koronárnu katetrizáciu. Údaje o ich zdravotných záznamoch vrátane veku, pohlavia, diagnózy, patologických znakov, prítomnosti alebo neprítomnosti sprievodných ochorení, zhoršenej dedičnosti, zlých návykov, ako aj výsledkov elektrokardiogramov, boli vložené do databázy strojového učenia. Umelá inteligencia študovala údaje a určila, ktorý z pacientov bude čeliť léziám hlavných koronárnych artérií a koronárnej chorobe srdca.

Všetkých testovaných pacientov lekári vyšetrili aj bežnými spôsobmi. Aby predpovedali komplikovaný priebeh koronárnej choroby, podstúpili počítačovú koronárnu angiografiu - štúdium srdcových ciev zavedením rádioopaknej látky do tepien, ako aj denné monitorovanie EKG a záťažový test na bežiacom páse, ktorý umožňuje posúdiť prácu srdce pri fyzickej aktivite.

Štúdia ukázala, že neurónová sieť sa s úlohou vyrovnala lepšie ako tradičné diagnostické metódy. Napríklad pri detekcii ischémie myokardu dosiahla umelá inteligencia presnosť 93 %, pričom denné monitorovanie EKG je len 87 %.

Autormi metódy sú Andrei Obrezani, profesor, vedúci Oddelenia nemocničnej terapie Petrohradskej štátnej univerzity, hlavný lekár skupiny kliník SOGAZMEDITSINA, Timur Abdualimov, kardiológ medzinárodného medicínskeho centra Sogaz.

bbabo.Net