Une technologie d’IA pouvant détecter des signes invisibles d’insuffisance cardiaque développée

Des chercheurs américains ont développé un algorithme de lecture d’électrocardiogramme qui peut détecter des signes subtils d’insuffisance cardiaque. L’insuffisance cardiaque, ou insuffisance cardiaque congestive, survient lorsque le cœur pompe moins de sang que le corps n’en a normalement besoin. Pendant des années, les médecins se sont fortement appuyés sur une technique d’imagerie appelée échocardiogramme pour évaluer si un patient souffre d’insuffisance cardiaque. Bien qu’utiles, les échocardiogrammes peuvent être des procédures à forte intensité de main-d’œuvre qui ne sont proposées que dans certains hôpitaux. Dans l’étude, les chercheurs du mont Sinaï ont décrit le développement d’un algorithme informatique basé sur l’intelligence artificielle (IA) qui a non seulement évalué la force du ventricule gauche mais aussi le ventricule droit, qui prend le sang désoxygéné provenant du corps et pompe. il aux poumons.

L’algorithme était précis à 94 % pour prédire quels patients avaient une fraction d’éjection saine et à 87 % précis pour prédire ceux qui avaient une fraction d’éjection inférieure à 40 %.

L’algorithme a également appris à détecter les faiblesses de la valve droite à partir des électrocardiogrammes avec une précision de 84 % pour prédire quels patients avaient des valves droites faibles.

« Nous avons montré que les algorithmes d’apprentissage en profondeur peuvent reconnaître les problèmes de pompage du sang des deux côtés du cœur à partir des données de forme d’onde ECG », a déclaré Benjamin S. Glicksberg, professeur adjoint de génétique et de sciences génomiques au mont Sinaï.

Pour l’étude, publiée dans le « Journal of the American College of Cardiology: Cardiovascular Imaging », l’équipe a programmé un ordinateur pour lire les électrocardiogrammes des patients ainsi que les données extraites de rapports écrits résumant les résultats des échocardiogrammes correspondants prélevés sur les mêmes patients.

Dans cette situation, les rapports écrits agissaient comme un ensemble standard de données que l’ordinateur pouvait comparer avec les données de l’électrocardiogramme et apprendre à repérer les cœurs plus faibles.

« Nos résultats suggèrent que cet algorithme pourrait être un outil utile pour aider les praticiens cliniques à combattre l’insuffisance cardiaque subie par une variété de patients », a ajouté Glicksberg. « Nous sommes en train de concevoir avec soin des essais prospectifs pour tester son efficacité de manière plus réelle -paramètre du monde. »

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