Inteligența artificială, mai precisă în stabilirea riscului de deces prematur decât alte mecanisme folosite clinic

Cercetătorii au descoperit că un algoritm computerizat dezvoltat folosind videoclipuri ecocardiografice ale inimii poate prezice mortalitatea în decurs de un an. Algoritmul a depășit alți predictori utilizați clinic, inclusiv ecuații de cohortă combinate și scorul de insuficiență cardiacă din Seattle.
Imagistica, esențială pentru deciziile de tratament în majoritatea specialităților medicale, a devenit una dintre componentele cele mai bogate în date ale fișei medicale electronice. O singură analiză cu ultrasunete a inimii produce aproximativ 3. 000 de imagini, astfel că timpul pe care cardiologii îl au pentru a interpreta analizele, în contextul altor date de diagnostic, este unul redus. Pentru a putea gestiona și analiza datele în mod precis și într-un timp scurt, cercetătorii din Sistemul de Sănătate Geisanger au utilizat asistența computerizată.

„Am fost încântați să constatăm că învățarea automată poate utiliza seturi de date nestructurate, cum ar fi imagini și videoclipuri medicale, pentru a îmbunătăți o gamă largă de modele de predicție clinică”, a declarat co-autorul principal al studiului, Chris Haggerty, profesor asistent în cadrul Departamentului de Știință și Informatică a Datelor Translaționale la Geisanger.

Pentru a putea instrui modelul de învățare automată, echipa de cercetare a folosit peste 800.000 de videoclipuri ecocardiografice colectate de la aproximativ 35.000 de pacienți. Studiul a comparat rezultatele modelului cu previziunile cardiologilor pe baza mai multor sondaje. Un sondaj ulterior a arătat că, asistați de model, precizia cardiologilor s-a îmbunătățit cu 13%. Folosind aproape 50 de milioane de imagini, studiul reprezintă unul dintre cele mai mari seturi de date despre imagini medicale publicate vreodată. „Scopul nostru este de a dezvolta algoritmi computerizați pentru a îmbunătăți îngrijirea pacientului”, a spus autorul studiului, Alvaro Ulloa Cerna, om de știință în domeniul datelor în cadrul aceluiași departament la Geisanger.

sursa: Science Daily