Инструментът за изкуствен интелект обединява данни за пациента с резултати от кръвни тестове, за да открие сърдечна недостатъчност – критични грижи

Изображение: AI може да бъде по-добър при откриване на сърдечна недостатъчност от настоящите тестове (Снимката е предоставена с любезното съдействие на Pexels)

Острата сърдечна недостатъчност е животозастрашаващо състояние, причинено, когато сърцето внезапно не е в състояние да изпомпва кръв около тялото. Той засяга милиони хора и представлява голям процент от всички непланирани болнични приеми. Диагнозата е трудна, тъй като симптоми, като задух и подуване на краката, се появяват при много други заболявания. Предишни изследвания показват, че пациентите, които са диагностицирани бързо, се възползват най-много от лечението. Сега изследванията показват, че използването на изкуствен интелект (AI) може да помогне за диагностицирането на остра сърдечна недостатъчност с по-голяма точност, отколкото само настоящите кръвни изследвания.

Изследването, проведено от Университета в Единбург (Единбург, Обединеното кралство), установи, че използването на AI за комбиниране на данни за пациентите с резултати от тест за нива на протеин, произвеждан от сърцето, може да помогне на лекарите да открият сърдечна недостатъчност по-рано и да подобрят грижите за пациентите. Изследователите комбинираха данни от 10 369 пациенти със съмнение за остра сърдечна недостатъчност, за да разработят инструмент – наречен CoDE-HF – за информиране на решенията на клиницистите. CoDE-HF използва AI, за да комбинира рутинно събирана информация за пациентите с резултати от кръвен тест за сърдечния протеин NT-proBNP, за да направи оценка дали те са претърпели сърдечна недостатъчност. Настоящият препоръчан метод за диагностика е да се тества дали нивата на NT-proBNP са под определена гранична стойност, но това не се използва широко, тъй като нивата могат да варират в зависимост от възрастта, теглото и други здравословни състояния на индивида.

Освен че забелязва остра сърдечна недостатъчност по-точно от кръвните тестове за сърдечни протеини самостоятелно, CoDE-HF е особено прецизен при трудни за диагностициране групи пациенти – като възрастни хора и такива със съществуващи медицински състояния. В момента екипът провежда допълнителни проучвания, за да разбере как този инструмент за подкрепа на решенията ще работи в болничната среда и ще повлияе на резултатите от пациентите.

„Сърдечната недостатъчност може да бъде много трудна диагноза за поставяне на практика. Ние показахме, че CoDE-HF, нашият инструмент за подкрепа при вземане на решения, може значително да подобри точността на диагностициране на сърдечна недостатъчност в сравнение с текущите кръвни тестове “, каза д-р. Кен Лий, специалист по кардиология, регистратор и клиничен преподавател в Университета в Единбург.

„Нашето проучване показва, че прилагането на изкуствен интелект в здравеопазването има голям потенциал да помогне на лекарите да предоставят по-персонализирани грижи за пациентите“, добави Димитриос Дудесис, научен сътрудник и учен по данни в Университета в Единбург.

„Прилагането на изкуствен интелект в инструменти за подкрепа на вземане на решения като CoDE-HF за предоставяне на по-персонализирани грижи е особено важно, като се има предвид нашата застаряваща популация от пациенти, които живеят по-дълго с повече съществуващи медицински състояния. В момента провеждаме допълнителни проучвания, за да идентифицираме начини за ефективно прилагане на CoDE-HF в рутинните грижи “, каза професор Никълъс Милс, професор по кардиология в Британската сърдечна фондация в Университета в Единбург и консултант кардиолог.

Свързани връзки:
Университетът в Единбург

.