Прогнозирование фибрилляции предсердий с помощью ИИ с оповещением за 30 минут до начала :- Medznat
EN | RU
EN | RU

Поддержка Медзнат

Нажимая на кнопку «Отправить сообщение», Вы принимаете условия Пользовательского Соглашения, в том числе касающееся обработки Ваших персональных данных. Подробнее об обработке данных в Политике
Назад

Прогнозирование фибрилляции предсердий с помощью ИИ с оповещением за 30 минут до начала

Прогнозирование фибрилляции предсердий с помощью ИИ Прогнозирование фибрилляции предсердий с помощью ИИ
Прогнозирование фибрилляции предсердий с помощью ИИ Прогнозирование фибрилляции предсердий с помощью ИИ

ЧТО НОВОГО?

Команда специалистов из Люксембурга разработала высокоточную систему раннего предупреждения о фибрилляции предсердий (ФП) с оповещением о том, что она произойдёт через полчаса. Материалы исследования опубликованы в издании Patterns.

ФП — наиболее распространённый тип аритмии, затрагивающий миллионы людей. Он значительно повышает риск инсульта и сердечной недостаточности, что подчёркивает необходимость инновационных решений для мониторинга. 

Современные технологии в сочетании с искусственным интеллектом (ИИ) в конечном итоге позволят непрерывно отслеживать состояние работы сердца в режиме реального времени и предупреждать об опасности. Результаты текущего исследования показали: такое будущее не за горами. 

Возвращение синусового ритма при мерцательной аритмии часто требует интенсивного вмешательства. В своём исследовании учёные представили ​​модель глубокого машинного обучения — WARN (Warning of Atrial fibRillatioN), способную прогнозировать переход от синусового ритма к ФП в среднем за 30,8 минут до её начала с точностью 83%. В основе прогнозирования — интервалы R-R, которые можно фиксировать с помощью носимых устройств, таких как смарт-часы. Модель обучали на данных электрокардиограмм, полученных путём 24-часового холтеровского мониторирования 280 пациентов, а для тестирования и дальнейшей оценки были использованы еще 70 пациентов. 

По мнению авторов работы, низкая вычислительная стоимость WARN делает его идеальным для интеграции с носимыми устройствами, что потенциально сократит количество экстренных вмешательств и улучшит результаты лечения пациентов.

Источник:

Cell

Публикация:

Early warning of atrial fibrillation using deep learning Специальности: кардиологи

Комментарии (0)

Рекомендации

Вы хотите удалить этот комментарий? Пожалуйста, укажите комментарий Неверное текстовое содержимое Текст не может превышать 1000 символов Что-то пошло не так Отменить Подтвердить Подтвердить удаление Скрыть ответы Вид Ответы Смотреть ответы ru
Попробуйте поиск по словам: