Másodpercek alatt kiderítheti a rejtett szívbetegségeket egy új brit mesterséges intelligencia. Az Imperial College London szakemberei által kifejlesztett rendszer kevesebb mint két másodperc alatt képes elemezni a hagyományos EKG-felvételeket, és olyan szervi eltéréseket is azonosít, amelyeket a szakorvosok szabad szemmel nem láthatnak a papírra nyomtatott görbéken.
A szív- és érrendszeri megbetegedések világszerte a vezető halálokok közé tartoznak, a korai felismerésük azonban sokszor technikai akadályokba ütközik. A rutin vizsgálatként alkalmazott 12 elvezetéses EKG kiválóan alkalmas a szívritmuszavarok vagy az akut infarktus gyors megállapítására, de a szív szerkezeti problémáiról nem ad közvetlen képet. A szívelégtelenség és a szívbillentyű-betegségek gyanúja esetén emiatt szívultrahangra van szükség, amire a pácienseknek sokszor hónapokat kell várniuk a túlterhelt egészségügyi rendszerekben.
Hónapokig tartó várakozást vált ki a villámgyors szűrés
A Brit Szívalapítvány által finanszírozott kutatásban részt vevő tudósok ezen a diagnosztikai szűk keresztmetszeten igyekeznek segíteni. Az új mesterséges intelligencia modell a megszokott EKG-jelekből képes kinyerni olyan finom mintázatokat és apró elektromos feszültségeltéréseket, amelyek a szívizom elgyengülésére vagy a billentyűk károsodására utalnak. Mivel világszerte évente nagyjából egymilliárd EKG-vizsgálatot végeznek el, a technológia a meglévő klinikai infrastruktúrába illesztve azonnali előszűrést tehet lehetővé.
Az eljárás lényege, hogy a veszélyeztetett betegeket az orvosok már a legelső panaszok – például légszomj vagy szokatlan fáradékonyság – jelentkezésekor ki tudják szűrni. A korai diagnózisnak köszönhetően a rászorulók sokkal hamarabb kaphatnak gyógyszeres kezelést vagy kerülhetnek be a célzott szakorvosi ellátásba, elkerülve a súlyos, életveszélyes szövődményeket.
Több millió vizsgálat tapasztalatát sűrítették az algoritmusba
A rendszer betanításához a kutatók több mint 10 millió, orvosi leletekkel párosított EKG-regisztrátumot használtak fel. Az algoritmust ezt követően több tízezer olyan vizsgálattal finomították, amelyekhez közvetlenül kapcsolódott szívultrahang-eredmény is. Ennek a többlépcsős tanulási folyamatnak köszönhetően a modell megtanulta összekapcsolni a felületi elektromos jelek leheletnyi változásait a szív tényleges pumpafunkciójával és szerkezeti eltéréseivel.
A tesztelés során a tudósok több mint 67 ezer amerikai kórházi beteg adataival tették próbára az eszközt. Az eredmények szerint a mesterséges intelligencia a szívelégtelenségben szenvedő páciensek 81 százalékát, míg a szívbillentyű-betegséggel küzdők akár 90 százalékát is képes volt pontosan azonosítani csupán az EKG-görbék alapján.
A klinikai gyakorlat küszöbén az orvosi asszisztens
A kutatást vezető szakemberek hangsúlyozzák, hogy a kifejlesztett eszköz nem helyettesíti a szakorvosokat, hanem hatékony döntéstámogató szerepet tölt be a mindennapi betegellátásban. Az algoritmus gyorsasága és pontossága a háziorvosi rendelőkben és a sürgősségi osztályokon fejtheti ki a legnagyobb hatást, ahol a gyors triage és a pontos kockázatbecslés életeket menthet.
Az eljárás eredményeit az Európai Kardiológiai Társaság müncheni kongresszusán mutatták be a szakmai közönségnek. A fejlesztők várakozásai szerint a klinikai próbák lezárása után a technológia akár egy-két éven belül élesben is megjelenhet a kórházi és rendelői rendszerekben.
