Ar mākslīgo intelektu uzlabotie EKG drīz var novērtēt vispārējo veselību
Zinātnieki ir apmācījuši mākslīgā intelekta rīku, lai prognozētu dzimumu un novērtētu vecumu pēc elektrokardiogrammas rādījumiem. Viņi ierosina, ka, turpinot attīstību, šis rīks drīz varētu palīdzēt ārstiem novērtēt viņu pacientu vispārējo veselību.
Elektrokardiogramma, kas pazīstama arī kā EKG vai EKG, ir nesāpīgs, vienkāršs tests, kas reģistrē cilvēka sirds elektrisko aktivitāti.
Nesenais žurnāla darbs Cirkulācija: aritmija un elektrofizioloģija, apraksta, kā komanda izstrādāja mākslīgā intelekta (AI) rīku, lai prognozētu dzimumu un novērtētu vecumu pēc EKG datiem.
Pētnieki no Mayo Clinic Medicīnas un zinātnes koledžas Ročesterā, MN, apmācīja AI rīku, kas pazīstams kā konvolucionālais neironu tīkls (CNN), izmantojot gandrīz 500 000 cilvēku EKG rādījumus.
Pārbaudot CNN precizitāti vēl 275 000 cilvēku, viņi atklāja, ka tas ļoti labi prognozēja seksu, bet mazāk labi prognozēja vecumu. AI rīks 90% gadījumu ieguva pareizu dzimumu, bet tikai 72% gadījumu vecums bija pareizs.
Pēc tam komanda koncentrējās uz 100 cilvēkiem testa partijā, kuriem viņiem bija vismaz 20 gadu EKG rādījumi.
Šī rūpīgākā izpēte atklāja, ka AI rīka vecuma aprēķinu precizitāte ir atkarīga no tā, vai indivīdi ir piedzīvojuši sirdsdarbības traucējumus.
AI ir potenciāls iegūt “fizioloģisko vecumu”
Personām, kurām bija sirds slimības, AI rīka vecuma aprēķini mēdz būt lielāki par viņu hronoloģisko vecumu.
Tiem, kuriem sirdsdarbības traucējumi bija bijuši maz vai nebija, AI rīka vecuma aprēķini bija daudz tuvāki dalībnieku hronoloģiskajam vecumam.
Rezultāti parādīja, ka cilvēkiem, kuri bija piedzīvojuši zemu izgrūšanas frakciju, paaugstinātu asinsspiedienu un sirds slimības, AI rīks novērtēja viņu vecumu vismaz par 7 gadiem lielāku par viņu hronoloģisko vecumu.
Izstumšanas daļa ir sirds sūknēšanas rādītājs.
Pētnieki saka, ka šie rezultāti liek domāt, ka rīks, šķiet, novērtē bioloģisko vai fizioloģisko vecumu, kas atšķirībā no hronoloģiskā vecuma atspoguļo personas vispārējo veselības stāvokli un ķermeņa funkcijas.
"Šie pierādījumi," saka vecākais pētījuma autors Dr. Surajs Kapa, Mayo klīnikas medicīnas docents, "ka mēs varētu iegūt kaut kādu" fizioloģisko vecumu ", noteikti bija gan pārsteidzoši, gan aizraujoši attiecībā uz [AI] potenciālo lomu nākotnē izpēti un var veicināt jaunu zinātnes jomu, kurā mēs cenšamies labāk izprast šāda atklājuma bioloģiskos pamatus. ”
Fizioloģiskais vecums un vispārējā veselība
Pat cilvēki, kuriem nav medicīniskās izglītības, var redzēt, ka dažādi cilvēki noveco atšķirīgi.
Zinātnieki, kas pēta novecošanās pētījumus, arvien vairāk pievēršas fizioloģiskajam vecumam kā veidam, kā izmērīt bioloģiskās novecošanās procesu progresu, nevis vienkārši laika gaitā.
Šajā nolūkā viņi ir ierosinājuši vairākus biomarķierus, tostarp tos, kas mēra vielas asinīs, DNS epigenētiskās izmaiņas un trausluma līmeni.
Dr Kapa un kolēģi norāda, ka spēja noteikt neatbilstības starp hronoloģisko vecumu un vecumu, ko ierosina sirds elektriskie signāli, varētu kalpot par noderīgu biomarķieri slēptām sirds slimībām un citiem apstākļiem.
"Spēja precīzāk novērtēt vispārējo veselības stāvokli var palīdzēt ārstiem noteikt, kuri pacienti viņiem jāpārbauda tālāk, lai noteiktu, vai ir asimptomātiskas vai šobrīd kluss slimības, kurām varētu būt noderīga agrīna diagnostika un iejaukšanās," skaidro Dr. Kapa.
Pētnieki aicina veikt vairāk pētījumu, lai apstiprinātu ar AI uzlabotas EKG izmantošanu kā veidu, kā novērtēt fizioloģisko vecumu veseliem cilvēkiem.
Viņu izmantotie dati iegūti no cilvēkiem, kuriem klīnisku iemeslu dēļ tika veiktas EKG.
"Kaut arī ārsti jau apsver, vai pacients" parādās [viņu] norādītajā vecumā "kā daļu no sākotnējās fiziskās pārbaudes, spēja objektīvāk un konsekventāk to novērtēt var ietekmēt veselības aprūpi vairākos līmeņos."
Dr Suraj Kapa
