Cercetătorii de la Universitatea Yale spun că o nouă aplicație de învățare profundă pe care au dezvoltat-o permite screening-ul automat pentru disfuncția sistolică a ventriculului stâng (VS).
Disfuncția VS poate fi prevenită cu detectarea în timp util și cu tratamentul adecvat, potrivit Yale.
Cu toate acestea, identificarea bolii înainte de apariția simptomelor nu a fost fezabilă.
Echipa Yale Cardiovascular Data Science Lab (CarDS), condusă de Dr. Rohan Khera, a dezvoltat interpretarea ECG bazată pe inteligența artificială (IA). Ei și-au publicat concluziile în revista Circulation.
Potrivit echipei Yale, diagnosticarea disfuncției sistolice VS necesită imagistică cardiacă.
Tehnologia și expertiza disponibilă limitează screeningul larg pentru afecțiune. Cu toate acestea, ei spun că ECG reprezintă cel mai accesibil test de diagnostic cardiovascular din practica clinică din întreaga lume.
Echipa a inclus aproape 400.000 de ECG-uri asociate cu date despre disfuncția cardiacă din testele imagistice.
Ei au testat algoritmul în diferite formate cu date de la clinici și spitale din SUA și o cohortă mare din comunitatea din Brazilia.
Khera a spus că descoperirile au demonstrat că o simplă fotografie sau o imagine scanată a unui ECG cu 12 derivații poate oferi informații cheie asupra tulburărilor de structură și funcție cardiacă.
Descoperirile permit diagnosticarea și tratamentul precoce, plus identificarea viitoare a riscului de disfuncție VS, a adăugat Khera.
„Acest lucru deschide posibilitatea de a aduce în sfârșit un instrument de screening pentru astfel de tulburări care afectează până la unul din 20 de adulți la nivel global”, a spus Khera.
„Diagnosticul lor este adesea întârziat, deoarece testarea avansată este fie indisponibilă, fie rezervată doar celor cu boală simptomatică.
Acum putem identifica acești pacienți cu o simplă aplicație pentru web sau pentru smartphone.”
Dacă apreciați munca noastră și doriți susținerea acestei platforme de știri faceți o donație cât de mică pentru întreținerea acestui site! Donează click aici!
Sursa: https://www.medicaldesignandoutsourcing.com/yale-deep-learning-detects-heart-disorders-ecg/
Adaugă comentariu