Süni intellekt (AI) elektrokardioqram (EKQ) məlumatlarını analiz edərək sol mədəciyin fəaliyyət pozğunluqlarını və atım fraksiyası qorunmuş ürək çatışmazlığını (HFpEF) yüksək dəqiqliklə müəyyən edə bilir.
Yeniavaz.com xəbər verir ki, bu nəticə ABŞ-nin Ueyk Forest Universitetinin alimlərinin apardığı yeni araşdırmada əldə olunub. Tədqiqatın nəticələri “Journal of the American Heart Association” jurnalında dərc edilib.
Tədqiqat çərçivəsində alimlər süni intellekt əsasında iki EKQ modeli hazırlayıblar və onları 165 mindən çox pasiyentə aid təxminən 1,08 milyon rəqəmsal EKQ qeydi üzərində sınaqdan keçiriblər. Bundan əlavə, alqoritmlər 42 880 uşaq pasiyentə aid 72 832 EKQ qeydi ilə də yoxlanılıb.
Araşdırma göstərib ki, süni intellekt modeli sol mədəciyin atım fraksiyasının azalmasını – ürək çatışmazlığının əsas göstəricilərindən birini – yüksək dəqiqliklə müəyyən edə bilir. Standart 12 kanallı EKQ-də müxtəlif pozğunluqların aşkarlanma dəqiqliyi 80–90 faiz arasında dəyişib. Hətta təkkanallı EKQ ilə işləyən model də oxşar nəticələr nümayiş etdirib.
Tədqiqat müəllifləri bildirirlər ki, yalnız pasiyentlərin klinik məlumatlarına əsaslanan ənənəvi maşın öyrənməsi modelləri müxtəlif pasiyent qruplarında daha zəif nəticələr göstərib. EKQ analizinə əlavə tibbi məlumatların daxil edilməsi isə süni intellekt modelinin dəqiqliyini nəzərəçarpacaq dərəcədə artırmayıb.
Alimlərin fikrincə, bu texnologiya ürək xəstəliklərinin erkən aşkarlanması üçün əlçatan və nisbətən ucuz skrininq vasitəsinə çevrilə bilər. Xüsusilə təkkanallı EKQ-nin portativ cihazlarda da istifadə oluna bilməsi gələcəkdə genişmiqyaslı müayinələrin aparılmasına imkan yarada bilər.
Araşdırmada qeyd olunur ki, süni intellekt dəstəyi ilə analiz edilən EKQ təkkanallı qeyd əsasında belə sol mədəciyin funksional pozğunluqlarını və atım fraksiyası qorunmuş ürək çatışmazlığını dəqiq müəyyən edə bilir.
Tətbiqimizi yükləyə bilərsiniz
