Nowe zastosowanie AI w medycynie!
Badacze z Politechniki Warszawskiej „nakarmili” sztuczną inteligencję danymi z badań elektrokardiogramu (EKG). Może to znacząco przyspieszyć diagnozy.
Elektrokardiogram (EKG lub ECG) to nieinwazyjne badanie diagnostyczne, które monitoruje elektryczną aktywność serca poprzez rejestrację małych impulsów generowanych podczas skurczów i rozkurczów mięśnia sercowego. EKG jest powszechnie stosowane w medycynie do oceny funkcjonowania serca i wykrywania ewentualnych nieprawidłowości w rytmie serca oraz przewodnictwie impulsów elektrycznych.
Nasz sposób obrazowania wyniku EKG pokazuje rzeczywisty stan mięśnia, co pozwoli lekarzowi szybciej i skutecznej diagnozować zawały i arytmie serca – powiedział PAP dr Teodor Buchner, fizyk z Politechniki Warszawskiej.
EKG może dostarczyć istotnych informacji na temat stanu zdrowia serca, takich jak arytmie (nieregularny rytm serca), migotanie przedsionków, bloki przewodzenia, nadmierny lub niewystarczający rytm serca, a także wskazać na potencjalne zmiany w mięśniu sercowym, które mogą wynikać z niedokrwienia lub zawału serca. Jest to jednocześnie jeden z trudniejszych do analizy badań.
Prof. Rafał Baranowski z Narodowego Centrum Kardiologii w Aninie, jeden z klinicystów biorących udział w badaniach zwrócił uwagę, że problemem w kardiologii jest również lokalizacja zaburzenia, gdyż do końca nie wiadomo w której komorze serca dochodzi do zdarzenia.
Rozwiązanie będzie opatentowane
Zespół naukowców pod kierunkiem dr Teodora Buchnera złożył już wniosek o patent na rozwiązanie, które polega na udoskonaleniu badania EKG przy pomocy sztucznej inteligencji.
Sformułowaliśmy teorię, która w prosty sposób wiąże informację z wyniku badania EKG z informacją o stanie mięśnia. Uważamy, że nasz sposób obrazowania wyniku EKG pokazuje rzeczywisty stan mięśnia. Pokazujemy, skąd fizycznie wziął się sygnał widoczny w EKG, i jak go można zinterpretować. Do tej analizy zaprzęgnięta jest sieć neuronowa. Wpisujemy się więc w nurt poszukiwania nowych narzędzi przy użyciu możliwości, jakie daje sztuczna inteligencja – powiedział Buchner.
Jak tłumaczy Dr Buchner sztuczna inteligencja przetwarza sygnał EKG i wypuszcza informację, która ma bezpośrednie odniesienie do stanu mięśnia.
Obecnie trzeba zgadywać z wykresu EKG, że jakiś załamek na wykresie ma 2 mm, a inny ma 3 mm – i co to właściwie oznacza. Istnieją choroby tak trudne do rozpoznania, że do opisu EKG zdefiniowano już ponad 70 parametrów i dalej nie ma zgody, które z nich są najlepsze. Dzięki naszemu rozwiązaniu sztuczna inteligencja przekłada ten abstrakcyjny obraz – na obraz łatwo zrozumiały dla lekarza – podkreśla fizyk.
Naukowcy mają nadzieję, że ich rozwiązanie pozwoli na szybsze i bardziej precyzyjne postawienie diagnozy, a tym samym wpłynie to na dalsze leczenie kliniczne.
AI potrzebuje więcej danych
Naukowiec ma nadzieję, że istniejące obecnie na świecie bazy danych wyników EKG pacjentów będą szerzej udostępniane.
Bazy są teraz rozproszone, a my wierzymy, że będą integrowane dla dobra ludzkości. Hindusi już teraz mają gigantyczną bazę miliona wyników badań EKG – powiedział także dr Buchner.
Czytaj też: Nowy implant pomoże sparaliżowanym pacjentom?
Źródło: naukawpolsce, pap
Grafika tytułowa: Joshua Chehov / Unsplash
