Ученые из Люксембурга разработали метод прогнозирования фибрилляции предсердий. В этом им помог искусственный интеллект. По словам специалистов, точность аппарата достигает 80%.
Фибрилляция предсердий — это резко учащенный аномальный сердечный ритм со спазматическими сокращениями. Второе название патологии — мерцательная аритмия. Это одна из наиболее распространенных форм нарушения сердечного ритма. Патология значительно повышает риск инсульта и сердечной недостаточности. Важно, что частота фибрилляции предсердий значительно возрастает с возрастом. Поэтому невозможно переоценить важность наблюдения за пациентами с такими заболеваниями.
Люксембургский университет создал систему прогнозирования фибрилляции предсердий на основе технологии машинного обучения. Она может предупреждать о предстоящих нарушениях примерно за 80 минут до их начала с точностью около 30%. По крайней мере, так указано в опубликованном исследовании.
Система ИИ получила название WARN (предупреждение о фибрилляции предсердий). Она была обучена и протестирована на данных ЭКГ сотен пациентов. Прогнозирование эпизодов фибрилляции предсердий зависит от интервала R-R (частоты сердечных сокращений) и может измеряться с помощью простого устройства, такого как смарт-часы. Кроме того, алгоритмы машинного обучения запускаются на смартфонах для оптимизации вычислительной нагрузки менее мощных устройств.
Исследователи признают, что если заранее узнать о будущих аритмиях с помощью умных часов, то есть возможность принимать действенные лекарства, чтобы контролировать свое заболевание. Кроме того, антиаритмические препараты не нужно принимать каждый день — только по требованию, когда пациент получает предупреждение от смарт-часов.
«WARN был обучен на данных 280 пациентов за 24 часа. Итак, это усредненный алгоритм. Учитывая гораздо более длительное время наблюдения за отдельным пациентом, WARN может быть персонализирован и оснащен системой мониторинга в режиме реального времени, которая повышает его производительность и обновляется с учетом новых поступающих данных», — сообщили аналитики.
Ученые добавили, что продолжат совершенствовать разработку.
