Ağı eğitmek, gerçek hastaların vakalarının analizine hazırlamak için doktorlar, koroner anjiyografi sonuçlarının bir karşılaştırmasını kullandılar - şimdi kalp damarlarının durumunu teşhis etmede altın standart olarak kabul edilen bir prosedür ve elektrokardiyogram verileri. Yapay zeka, yaşları 31 ila 89 arasında olan 100'den fazla hastanın tanı parametrelerini incelemek ve koroner arterleri nasıl sınıflandıracağını, vasküler hasarın varlığını tespit etmeyi ve koroner hastalığın oluşumunu tahmin etmeyi öğrenmek zorunda kaldı - kalp kasına kan akışının ihlali.

Bir sinir ağı kullanarak doktorlar, test grubundan seçmeli veya acil koroner kateterizasyon uygulanan 130 hasta hakkındaki bilgileri analiz etti. Yaş, cinsiyet, tanı, patolojik özellikler, eşlik eden hastalıkların varlığı veya yokluğu, ağırlaştırılmış kalıtım, kötü alışkanlıklar ve ayrıca elektrokardiyogramların sonuçları gibi tıbbi kayıt verileri bir makine öğrenimi veri tabanına girildi. Yapay zeka verileri inceledi ve hangi hastaların ana koroner arter lezyonları ve koroner kalp hastalığı ile karşılaşacağını belirledi.

Doktorlar ayrıca test edilen tüm hastaları olağan yollarla muayene etti. Koroner hastalığın karmaşık seyrini tahmin etmek için, bilgisayarlı koroner anjiyografiden geçtiler - atardamarlara radyoopak bir madde sokarak kalp damarlarının bir çalışması, ayrıca günlük EKG izleme ve bir koşu bandı üzerinde bir stres testi, bu da çalışmanın değerlendirilmesini sağlar. fiziksel aktivite sırasında kalp.

Çalışma, sinir ağının görevle geleneksel teşhis yöntemlerinden daha iyi başa çıktığını gösterdi. Örneğin, miyokard iskemisini tespit ederken, yapay zeka %93'lük bir doğruluk elde ederken, günlük EKG izlemesi sadece %87'dir.

Yöntemin yazarları, St. Petersburg Devlet Üniversitesi Hastane Tedavisi Anabilim Dalı Başkanı Profesör Andrei Obrezani, SOGAZMEDITSINA Klinikler Grubu Başhekimi, Sogaz Uluslararası Tıp Merkezi'nde kardiyolog Timur Abdualimov'dur.

bbabo.Net