Czy sztuczna inteligencja będzie rozpoznawać arytmie w EKG lepiej niż lekarze?

Czy sztuczna inteligencja będzie rozpoznawać arytmie w EKG lepiej niż lekarze?

Dodano: 
EKG
EKG / Źródło: Pixabay / PublicDomainPictures
W medycynie technologia ma coraz szersze zastosowanie. Przeprowadzono badanie dotyczące skuteczności rozpoznawania zaburzeń rytmu w zapisach EKG przez sztuczną inteligencję.

Elektrokardiogram

Elektrokardiogram jest podstawowym badaniem w diagnostyce zaburzeń rytmu serca. Pacjenci z różnymi, niekiedy złożonymi arytmiami są częstymi pacjentami na oddziałach kardiologicznych. Nieprawidłowa interpretacja EKG może skutkować niewłaściwą diagnozą i błędnym postępowaniem klinicznym. Lekarze szkolą się w sumie przez około 12 lat podczas studiów medycznych i specjalizacji, aby zostać specjalistą w dziedzinie kardiologii. Jednakże zdarza się, że diagnostyka skomplikowanych arytmii jest wyzwaniem także dla doświadczonych kardiologów.

Sztuczna inteligencja w diagnostyce arytmii

Na łamach the Lancet Digital Health opublikowano wyniki badania, które miało na celu porównanie skuteczności diagnozowania zaburzeń rytmu na podstawie elektrokardiogramów przez lekarzy i sztuczną inteligencję. W pierwszej kolejności zebrano ponad 180 tys. zapisów EKG od 70 692 dorosłych pacjentów, które poddano ocenie przez wysoce wyspecjalizowanych kardiologów. Zebrane zapisy użyto do zaprogramowania programu opartego na sztucznej inteligencji wykorzystującego sieci neuronowej w celu „nauczenia jej” rozpoznawania konkretnych arytmii. Następnie wykonano 828 nowych zapisów EKG od innych pacjentów, które poddano ocenie przez program oraz 53 lekarzy z różnym stażem w interpretacji EKG. Okazało się, że sztuczna inteligencja była w stanie prawidłowo zinterpretować 80 procent zapisów EKG, przewyższając umiejętności lekarzy (67 procent – lekarze z doświadczeniem równym 0-6 lat, 69 procent – lekarze z doświadczeniem równym 7-12 lat oraz 75 procent – lekarze z doświadczeniem >12 lat). Sztuczna inteligencja wykazała się lepszą skutecznością w interpretacji EKG. Być może w przyszłości będzie wykorzystywana przez lekarzy w celu precyzyjniejszego oceniania EKG.

Czytaj także:
Jak pozbyć się cukru z diety? Oto 12 skutecznych sposobów

Czytaj także