Un nou model de Inteligență Artificială identifică pacienții cu risc de moarte cardiacă subită

Un nou model de inteligență artificială, dezvoltat de cercetătorii de la Universitatea Johns Hopkins, se dovedește a fi mult mai eficient decât medicii în prezicerea riscului de moarte cardiacă subită la pacienții cu cardiomiopatie hipertrofică, o boală cardiac ereditară comună.

Studiul, publicat în revista Nature Cardiovascular Research, arată că modelul denumit MAARS (Multimodal AI for Arrhythmia Risk Stratification) prezice cu o acuratețe de 89% riscul de moarte subită, comparativ cu doar 50% cât oferă ghidurile clinice actuale.

• De ce ni se pare că luna decembrie „vine mai devreme” în fiecare an?
• Ce este ADHD și ce înseamnă cu adevărat

Pentru pacienții cu vârsta între 40 și 60 de ani – categoria cea mai vulnerabilă – precizia modelului crește până la 93%.

„Avem în sfârșit capacitatea de a prezice cu o acuratețe foarte mare dacă un pacient este în pericol de moarte cardiacă subită sau nu,” spune Natalia Trayanova, coordonatoarea echipei și expertă în aplicații pentru cardiologie.

Una dintre principalele cauze ale morții subite la tineri și sportivi

Cardiomiopatia hipertrofică afectează între 1 din 200 și 1 din 500 de persoane din întreaga lume și este una dintre principalele cauze ale morții subite la tineri și sportivi.

În timp ce majoritatea pacienților trăiesc vieți normale, unii sunt în pericol real – dar până acum nu se putea spune cu certitudine cine sunt aceștia. Astfel, unii oameni mor fără nicio protecție, iar alții trăiesc cu defibrilatoare implantate inutil.

Sistemul MAARS analizează un volum imens de date, inclusiv: istoricul medical complet al pacientului, date clinice și analize de laborator și, pentru prima dată, imaginile IRM cardiace cu substanță de contrast, scrie EurekAlert.

În mod specific, inteligența artificială este capabilă să detecteze fibroza miocardică – adică țesutul cicatricial care apare în inimă și crește riscul de aritmii fatale. Medicii umani nu pot interpreta complet aceste imagini, dar algoritmul de învățare profundă al MAARS reușește să identifice tipare invizibile până acum.

O acuratețe de 89%

Modelul a fost testat pe pacienți tratați la Spitalul Johns Hopkins și la Sanger Heart & Vascular Institute din Carolina de Nord. Rezultatele au demonstrat superioritatea MAARS față de metodele convenționale în toate categoriile de vârstă și sex.

În plus, modelul nu doar că estimează riscul, dar poate explica de ce un pacient este expus, oferind astfel medicilor instrumente pentru a personaliza tratamentul.

„Această tehnologie poate transforma complet modul în care gestionăm riscul cardiac,” spune coautorul studiului, dr. Jonathan Crispin.

Echipa de la Johns Hopkins dorește să testeze modelul pe un număr mai mare de pacienți și să îl adapteze pentru alte afecțiuni cardiace.

Vă recomandăm să mai citiți și:

Iată alimentele surprinzătoare care reduc riscul de stop cardiac subit

Mersul vioi poate reduce riscul de tulburări ale ritmului cardiac, relevă un studiu

Declinul cognitiv apare mai devreme la persoanele cu insuficiență cardiacă

Cel mai mic stimulator cardiac din lume se alimentează din fluidele corpului și se dizolvă după folosire