Новий штучний інтелект виявляє інфаркт міокарда майже зі стовідсотковою точністю

У лікарнях Шотландії випробовують програмне забезпечення на основі штучного інтелекту, яке може з високою точністю виявити серцевий напад у пацієнта. Мета проекту — поліпшити швидкість і якість надання медичної допомоги, а також скоротити смертність від інфаркту міокарда.

Серцеві напади складно діагностувати, тому що симптоми, як-от біль у грудях, запаморочення або задишка, властиві й багатьом іншим захворюванням. Самі пацієнти і навіть лікарі часто можуть списати виявлені симптоми на щось інше, через що втрачають дорогоцінний час. Але ж якщо не надати своєчасне лікування, то ймовірність швидкої смерті від цієї недуги становить близько 70 відсотків.

У розробку інструменту під назвою CoDE-ACS (Col­lab­o­ra­tion for the Diag­no­sis and Eval­u­a­tion of Acute Coro­nary Syn­drome) для діагностики серцевих нападів зробив серйозний внесок Британський фонд серця (BHF), який забезпечив необхідні інвестиції.

Розроблений інструмент був навчений на даних понад 10 тисяч пацієнтів, госпіталізованих у Шотландії з підозрою на серцевий напад. Як повідомляють дослідники, CoDE-ACS здатний виявляти інфаркт міокарда з імовірністю 99,6 відсотків.

Інструмент аналізує вік, стать, медичну історію пацієнта, вивчає дані електрокардіограми і використовує кров’яний тест для пошуку тропоніну — білка, що виробляється під час пошкодження м’язів серця. Свій аналіз інструмент виражає в оцінці від 0 до 100, і що вона вища, то вищий шанс серцевого нападу.

“Для пацієнтів із гострим болем у грудях через серцевий напад рання діагностика та лікування рятує життя”, — пояснив Ніколас Міллс, професор кардіології в Центрі кардіоваскулярної науки Університету Единбурга, який і очолював дослідження, опубліковане в журналі Nature.

Дослідники вважають, що цей алгоритм дасть змогу лікарям швидше виявляти людей, які звертаються у відділення невідкладної медичної допомоги з реальним небезпечним для життя серцевим нападом. Це сильно заощадить час у лікуванні, а також допоможе відсіяти пацієнтів з низькими ризиками для здоров’я і життя, щоб приділити час тим пацієнтам, які чекати не можуть.