Похожие статьи
Фибрилляция предсердий — самая распространенная сердечная аритмия во всем мире, которой в 2019 году были затронуты около 59 миллионов человек. Это нерегулярное сердцебиение связано с повышенным риском сердечной недостаточности, деменции и инсульта. Оно представляет собой значительную нагрузку для систем здравоохранения, что делает его раннее выявление и лечение основной целью.
Исследователи из Люксембургского центра системной биомедицины (LCSB) Люксембургского университета недавно разработали модель глубокого обучения, способную предсказывать переход от нормального сердечного ритма к фибрилляции предсердий. Она выдает ранние предупреждения в среднем за 30 минут до начала с точностью около 80%. Эти результаты, опубликованные в научном журнале Patterns, прокладывают путь к интеграции в носимые технологии, что позволяет проводить ранние вмешательства и улучшать результаты лечения пациентов.
Во время фибрилляции предсердий верхние камеры сердца бьются нерегулярно и не синхронизированы с желудочками. Возврат к обычному ритму может потребовать интенсивных вмешательств, от шокирования сердца до возвращения к нормальному синусовому ритму до удаления определенной области, ответственной за ошибочные сигналы.
Возможность предсказать эпизод фибрилляции предсердий достаточно рано позволила бы пациентам принимать профилактические меры для поддержания стабильного сердечного ритма. Однако современные методы, основанные на анализе частоты сердечных сокращений и данных электрокардиограммы (ЭКГ), способны обнаруживать мерцательную аритмию только непосредственно перед ее началом и не обеспечивают раннего предупреждения.
«Напротив, наша работа отходит от этого подхода к более перспективной модели прогнозирования, — объясняет профессор Хорхе Гонсалвес, руководитель группы системного контроля в LCSB. — Мы использовали данные о частоте сердечных сокращений для обучения модели глубокого обучения, которая может распознавать различные фазы — синусовый ритм, предсердную фибрилляцию и фибрилляцию предсердий — и вычислять «вероятность опасности» того, что у пациента произойдет неминуемый эпизод. При приближении к фибрилляции предсердий вероятность возрастает до тех пор, пока она не превысит определенный порог, обеспечивая раннее предупреждение».
Эта модель искусственного интеллекта, получившая название WARN (Предупреждение о фибрилляции предсердий), была обучена и протестирована на 24-часовых записях, собранных у 350 пациентов в больнице Тунцзи (Ухань, Китай), и с большой точностью выдавала ранние предупреждения, в среднем за 30 минут до начала фибрилляции предсердий. По сравнению с предыдущими работами по прогнозированию аритмии, WARN является первым методом, который предупреждает о начале аритмии.
О светлом будущем заботятся политики, о светлом прошлом – историки, о светлом настоящем – журналисты.
