Connect with us

Hi, what are you looking for?

Наука и технологии

Инструмент искусственного интеллекта обнаруживает сердечные заболевания лучше врачей

Инструмент искусственного интеллекта обнаруживает сердечные заболевания лучше врачей

Когда ваш врач слушает ваше сердце через стетоскоп, он прислушивается к характерному звуку «баб-даб», издаваемому клапанами сердца при их открытии и закрытии, и старается уловить едва уловимые хлюпанье и шумы, издаваемые, когда клапаны протекают, заедают или проскальзывают.

Однако тело — это шумное место, и врачам легко не заметить характерный звук порока сердца среди какофонии приливающей крови, урчания в животе и свистящего дыхания.

ИИ здесь, чтобы помочь. Вместо того, чтобы полагаться на ошибочные человеческие уши, исследователи из Технологического института Стивенса разработали новый диагностический инструмент для обнаружения и классификации клапанных нарушений на основе коротких звуковых данных.

Инструмент искусственного интеллекта обнаруживает сердечные заболевания лучше врачей

Результаты, опубликованные на обложке сентябрьского выпуска журнала IEEE Transactions on Biomedical Engineering за 2023 год , поразительны: всего за несколько секунд инструмент искусственного интеллекта команды может обнаружить порок сердца , или VHD, с чувствительностью 93% и специфичностью 98%. это означает, что гораздо меньше пациентов с ВГД остались недиагностированными и что было очень мало ложноположительных результатов.

«Большинство случаев VHD пропускаются из-за человеческой ошибки , поэтому мы привлекли искусственный интеллект, чтобы помочь человеку», — объяснил Негар Эбади, главный исследователь проекта и доцент кафедры электротехники и вычислительной техники.

«В сфере здравоохранения ограничения стандартных стетоскопических исследований очевидны. Крайне важно, чтобы мы инвестировали в передовые диагностические инструменты, чтобы преодолеть этот разрыв и обеспечить раннее выявление и лечение для всех пациентов», — добавил Араш Шокухманд, ведущий автор исследования. газета, которая недавно получила докторскую степень в Стивенсе.

Фактически, исследования показывают, что только 44% случаев ВГБ выявляются при стандартном обследовании с помощью стетоскопа, что означает, что состояние пациентов значительно ухудшается до того, как их болезнь будет окончательно обнаружена и начато лечение – и это обходится системе здравоохранения более чем в 42 миллиарда долларов в год.

Команда сделала 10-секундные записи с помощью контактного микрофона — по сути, микрофона, который улавливает звуковые вибрации непосредственно из груди пациента. Эти данные затем были переданы в модель искусственного интеллекта, адаптированную на основе алгоритмов обработки речи, обычно используемых для изоляции голосов, когда люди переговариваются друг с другом.

«Разница в том, что вместо обнаружения отдельных голосов мы обнаруживаем звуковые признаки конкретных видов сердечных заболеваний», — сказал Шокухманд. Разбирая аудиосигнал , нейронная сеть команды способна быстро идентифицировать пять различных заболеваний клапанов сердца на основе одного образца данных, даже если у одного пациента сосуществуют несколько заболеваний. В течение нескольких секунд модель ИИ выдает простую пятизначную строку из единиц и нулей: ноль для каждого отрицательного результата и единицу для каждого обнаруженного ею заболевания клапанов.

«Наша способность выявлять несколько заболеваний одновременно стала ключевым нововведением в этом исследовании», — сказал Шокуманд. «Мы не просто показываем, что существует проблема с клапанами — мы можем идентифицировать совокупность проблем, от которых страдает пациент».

Хотя исследователи ранее использовали нейронные сети для обнаружения VHD, команда Стивенса первой стала использовать акселерометры вместо сложных и громоздких машин. Их метод также значительно более точен и надежен, чем предыдущие методы диагностики на основе искусственного интеллекта, и имеет возможности для значительного дальнейшего развития.

«Наша текущая цель — собрать больше данных, чтобы мы могли начать классифицировать заболевания по степени тяжести — чтобы вместо того, чтобы показывать, что у вас есть конкретное заболевание клапанов, мы могли бы дать оценку из 10, описывающую, насколько далеко зашло заболевание», — сказал Эбади.

Команда также надеется расширить свой метод для выявления других заболеваний системы кровообращения и, в конечном итоге, внедрить свою систему в кабинеты врачей по всей стране, чтобы гарантировать, что меньше сердечных заболеваний останутся невыявленными.

Микропластик неожиданно попадает в организм во время сердечно-сосудистых процедур

Теги: ИИ

В тренде