אי ספיקת לב ואינטליגנציה מלאכותית: אלגוריתם מחשב מיוחד המבוסס על בינה מלאכותית (AI) שנוצר על ידי חוקרי הר סיני הצליח ללמוד כיצד לזהות שינויים עדינים באלקטרוקרדיוגרמים (המכונים גם א.ק.ג או א.ק.ג) כדי לחזות אם מטופל חווה אי ספיקת לב

אלגוריתמים של למידה עצמית מזהים בעיות באי ספיקת לב

"הראינו שאלגוריתמים של למידה מעמיקה יכולים לזהות בעיות בשאיבת דם משני צידי הלב מנתוני צורות גל א.ק.ג.", אמר בנימין ס 'גליקסברג, דוקטורנט, פרופסור לגנטיקה ומדעי הגנומה, חבר במכון האסו פלטנר לדיגיטל. בריאות בהר סיני, ומחבר בכיר במחקר שפורסם בכתב העת Journal of the American College of Cardiology: Cardiovascular Imaging.

"בדרך כלל, אבחון מחלות לב מסוג זה דורש הליכים יקרים וגוזלים זמן.

אנו מקווים שאלגוריתם זה יאפשר אבחון מהיר יותר של אי ספיקת לב ".

את המחקר הוביל אחיל וייד, דוקטורנט, פוסט -דוקטורט שעובד הן במעבדת גליקסברג, גריש נ. נדקרני, MD, MPH, CPH, פרופסור חבר לרפואה בבית הספר לרפואה של איקאן בהר סיני, ראש אגף רפואה מבוססת נתונים ודיגיטל (D3M), ומחברת בכירה של המחקר.

פגיעה בכ 6.2 מיליון אמריקאים, אי ספיקת לב או אי ספיקת לב מתרחשת כאשר הלב שואב פחות דם ממה שהגוף זקוק לו בדרך כלל.

במשך שנים הרופאים הסתמכו רבות על טכניקת הדמיה הנקראת אקו לב כדי להעריך אם המטופל סובל מאי ספיקת לב.

למרות שאקוקרדיוגרמות מועילות יכולות להיות הליכים עתירי עבודה המוצעים רק בבתי חולים נבחרים.

עם זאת, פריצות הדרך האחרונות בבינה מלאכותית מעידות כי אלקטרוקרדיוגרמות - מכשיר הקלטה חשמלי נפוץ - יכולות להוות אלטרנטיבה מהירה וזמינה במקרים אלה.

לדוגמה, מחקרים רבים הראו כיצד אלגוריתם "למידה עמוקה" יכול לזהות חולשה בחדר השמאלי של הלב, הדוחף דם טרי מחומצן לשאר חלקי הגוף.

במחקר זה, החוקרים תיארו את התפתחותו של אלגוריתם שלא רק העריך את חוזק החדר השמאלי אלא גם את החדר הימני, אשר לוקח דם זורם מחמצן מהגוף ושואב אותו אל הריאות.

"למרות שהוא מושך, באופן מסורתי היה מאתגר לרופאים להשתמש באק"ג לאבחון אי ספיקת לב.

זאת בין היתר מכיוון שאין קריטריונים אבחוניים מבוססים להערכות אלה וכי שינויים מסוימים בקריאות הא.ק.ג הם פשוט עדינים מכדי שעין האדם תוכל לזהות אותם ", אמר ד"ר נדקרני.

"מחקר זה מהווה צעד מרגש קדימה במציאת מידע החבוי בתוך נתוני האק"ג שיכול להוביל לפרדיגמות סקר וטיפול טובות יותר באמצעות בדיקה פשוטה וזמינה יחסית."

בדרך כלל, אלקטרוקרדיוגרמה כוללת תהליך דו-שלבי.

מוליכים חוטים מודבקים לחלקים שונים בחזהו של המטופל ותוך דקות מכונה הדפסה ניידת במיוחד מסדרת קווים מתפתלים, או צורות גל, המייצגות את הפעילות החשמלית של הלב.

ניתן למצוא מכונות אלה ברוב בתי החולים אמבולנסים ברחבי ארצות הברית ודורשים הכשרה מינימלית על מנת לפעול.

לצורך מחקר זה, החוקרים תיכנו מחשב לקריאת אלקטרוקרדיוגרמות של מטופלים יחד עם נתונים שהופקו מדוחות כתובים המסכמים את תוצאות האקו -לב המתאים שנלקחו מאותם מטופלים.

במצב זה, הדו"חות הכתובים שימשו כמארז נתונים סטנדרטי עבור המחשב להשוואה עם נתוני האלקטרוקרדיוגרמה וללמוד כיצד לזהות לבבות חלשים יותר.

ציוד אק"ג? בקר בדף זול באקספו חירום

אי ספיקת לב: תוכניות עיבוד שפות טבעיות עזרו למחשב לחלץ נתונים מהדוחות הכתובים

בינתיים, רשתות עצביות מיוחדות המסוגלות לגלות דפוסים בתמונות שולבו כדי לסייע לאלגוריתם ללמוד לזהות עוצמות שאיבה.

"רצינו לדחוף את המצב החדשני על ידי פיתוח AI המסוגל להבין את כל הלב בקלות ובזול", אמר ד"ר וייד.

לאחר מכן המחשב קרא יותר מ -700,000 אלקטרוקרדיוגרמות ודוחות אקו -קרדיוגרמה שהתקבלו מ -150,000 חולים במערכת הבריאות של הר סיני בשנים 2003 עד 2020.

נתונים מארבעה בתי חולים שימשו לאימון המחשב, ואילו נתונים מחמישי שימשו לבדיקת הביצועים של האלגוריתם במסגרת ניסיונית אחרת.

"יתרון פוטנציאלי של מחקר זה הוא בכך שהוא כלל את אחד האוספים הגדולים ביותר של א.ק.ג מאחת מאוכלוסיות המטופלים המגוונות ביותר בעולם", אמר ד"ר נדקרני.

התוצאות הראשוניות הראו כי האלגוריתם יעיל בניבוי אילו מטופלים יהיו בחדר שמאל בריא או חלש מאוד.

כאן כוח הוגדר על ידי חלק פליטת החדר השמאלי, אומדן לכמה נוזלים החדר שואב החוצה בכל פעימה כפי שנצפה באקו לב.

לב לב בריא יש שבריר פליטה של ​​50 אחוזים ומעלה בעוד שללב חלש יש כאלה השווים או מתחת ל -40 אחוזים.

האלגוריתם היה מדויק ב -94 אחוזים בניבוי אילו מטופלים היו בעלי נתוני פליטה בריאים ו -87 אחוזים בדייקנו בחיזוי אלו שיש להם שבר פליטה נמוך מ -40 אחוזים.

הקרדיופרוטציה והחייאה קרדיופולמונרית? בקר את הנעל EMD112 באקספו חירום עכשיו כדי ללמוד עוד

אולם האלגוריתם לא היה יעיל בניבוי אילו מטופלים יהיו בעלי לב מוחלש מעט

במקרה זה, התוכנית הייתה מדויקת ב -73 אחוזים בניבוי המטופלים שהיו להם חלק פליטה שנע בין 40 ל -50 אחוזים.

תוצאות נוספות הצביעו על כך שהאלגוריתם למד גם לזהות חולשות של המסתם הימני מהאלקטרוקרדיוגרמות.

במקרה זה, חולשה הוגדרה על ידי מונחים תיאוריים יותר המופקים מדיווחי האקו -לב.

כאן האלגוריתם היה מדויק ב -84 אחוזים בניבוי אילו מטופלים היו בעלי שסתומים ימניים חלשים.

"התוצאות שלנו הראו שאלגוריתם זה עשוי בסופו של דבר לסייע לרופאים לאבחן נכונה כשל משני צדי הלב", אמר ד"ר וייד.

לבסוף, ניתוח נוסף הציע כי האלגוריתם עשוי להיות יעיל באיתור חולשת לב אצל כל החולים, ללא קשר לגזע ולמין.

"התוצאות שלנו מצביעות על כך שאלגוריתם זה יכול להיות כלי שימושי לסיוע למטפלים קליניים במאבק באי ספיקת לב שסבלו ממגוון חולים", הוסיף ד"ר גליקסברג. "אנו בעיצומו של עיצוב ניסויים פוטנציאליים בכדי לבדוק את יעילותו בסביבה האמיתית יותר."

מחקר זה נתמך על ידי המכונים הלאומיים לבריאות (TR001433).

סעיף

Vaid, A., et al., שימוש באלגוריתמי למידה עמוקה כדי לזהות בו זמנית הפרעות בתפקוד החדר הימני והשמאלי מהאלקטרוקרדיוגרמה, Journal of the American College of Cardiology: Cardiovascular Imaging, 13 באוקטובר 2021, DOI: 10.1016/j.jcmg.2021.08.004 .XNUMX.

קרא גם:

דלקות לב: שריר הלב, אנדוקרדיטיס זיהומית ודלקת קרום הלב

מלמושי לב: מה זה ומתי יש לדאוג

תסמונת הלב השבור נמצאת במגמת עלייה: אנו מכירים את קרדיומיופתיה של טאקוצובו

מקור:

הר סיני