ИИ используют для точного прогнозирования риска остановки сердца

Сердце орган анатомия изображение

ИИ использует данные о времени и погоде для прогнозирования риска остановки сердца.

Раздел искусственного интеллекта (ИИ), называемый машинным обучением, может точно предсказать риск остановки сердца вне больницы — когда сердце внезапно перестает биться — используя комбинацию данных о времени и погоде.

Об этом говорится в исследовании, опубликованном в Интернете в журнале Heart.

Машинное обучение — это исследование компьютерных алгоритмов, основанное на идее, что системы могут учиться на данных и определять шаблоны для принятия решений с минимальным вмешательством.

Результаты показывают, что риск остановки сердца был самым высоким по воскресеньям, понедельникам, в праздничные дни, а также при резком падении температуры в течение или между днями.

По словам японских ученых, эта информация может быть использована в качестве системы раннего предупреждения для граждан, чтобы снизить их риск и повысить их шансы на выживание, а также улучшить готовность служб неотложной медицинской помощи.

Внебольничная остановка сердца распространена во всем мире, но обычно связана с низким уровнем выживаемости. На риск влияют преобладающие погодные условия. Но метеорологические данные обширны и сложны, а ИИ может выявить ассоциации, не выявленные традиционными одномерными статистическими подходами.

Ученые оценили способность машинного обучения прогнозировать ежедневную остановку сердца вне больницы, используя ежедневную погоду (температуру, относительную влажность, количество осадков, снегопад, облачный покров, скорость ветра и показания атмосферного давления) и время (год, время года, день недели, час дня и праздничные дни).

Из 1 299 784 случаев, произошедших в период с 2005 по 2013 год, машинное обучение было применено к 525 374, используя либо погодные, либо временные данные, либо и то, и другое (обучающий набор данных).

Затем результаты были сопоставлены с 135 678 случаями, произошедшими в 2014-2015 годах, чтобы проверить точность модели для прогнозирования количества ежедневных остановок сердца в другие годы (набор данных тестирования).

Чтобы увидеть, насколько точным может быть подход на местном уровне, исследователи провели «анализ тепловой карты», используя другой набор данных, взятый из местоположения внебольничных остановок сердца в городе Кобе (Япония) в период с января 2016 года по декабрь 2018 года.

Комбинация данных о погоде и времени наиболее точно предсказала остановку сердца вне больницы в наборах данных для обучения и тестирования.

ИИ предсказал, что воскресенье, понедельник, праздничные дни, зима, низкие температуры и резкие перепады температуры в течение и между днями сильнее связаны с остановкой сердца, чем одни лишь данные о погоде или времени.

Исследователи признают, что у них не было подробной информации о месте остановки сердца, кроме города Кобе, а также данных о ранее существовавших заболеваниях, которые могли повлиять на результаты.

Но они предполагают: «Наша прогнозирующая модель ежедневной частоты остановки сердца вне больницы может широко распространяться на население в целом в развитых странах, потому что это исследование имело большой размер выборки и использовало исчерпывающие метеорологические данные».

«Методы, разработанные в этом исследовании, служат примером новой модели прогнозной аналитики, которая может быть применена к другим интересующим клиническим исходам, связанным с опасным для жизни острым сердечно-сосудистым заболеванием», — добавляют они.

«Эта прогностическая модель может быть полезна для предотвращения остановки сердца вне больницы и улучшения прогноза пациентов с помощью системы предупреждения для граждан и служб экстренной медицинской помощи в дни повышенного риска в будущем», — считают они.

В связанной редакционной статье с этим соглашается доктор Дэвид Фостер Гайески из Медицинского колледжа Сидни Киммела в Университете Томаса Джефферсона.

«Знание, какая погода, скорее всего, будет на следующей неделе, может генерировать «предупреждения о сердечно-сосудистых ЧС» для людей из группы риска — уведомление пожилых людей и других людей о предстоящих периодах повышенной опасности аналогично тому, как данные о погоде используются для уведомления людей о приближающихся ухудшениях погодных условия во время зимних штормов», — поясняет он.

«Эти прогнозы можно использовать для развертывания ресурсов, составления графиков и планирования, чтобы системы неотложной медпомощи, ресурсы реанимационных отделений и сотрудники лаборатории катетеризации сердца знали и были готовы к количеству ожидаемых случаев в такие дни», — добавляет он.

Ранее Курсор писал, что искусственный интеллект расскажет о болезнях сердца по фотографии. Китайские ученые разработали искусственный интеллект, который может определить риск развития заболевания сердца по фотографии человека.

Ученые создали метод диагностики заболеваний сердца по селфи. По словам ученых, «селфи» может стать простым и дешевым способом находить сердечные заболевания.

7 худших привычках людей, которые постепенно разрушают сердце.

Напомним, Курсор сообщал о том, что врач назвал шесть признаков слабого сердца.

Читайте последние новости Израиля и мира на канале Курсора в Telegram.

Автор материала:
Таня Нати
ТЭГИ: