Linda Johnson, profesora asociada de epidemiología Vascular Cardi en la Universidad de Lund en Suecia, dirigió el estudio con Jeff Hailey, un Instituto Conjunto de la Universidad de Macmaster y las Ciencias de la Salud de Hamilton en Canadá. Estos resultados se publican en Nature Medicine.
El corazón humano late 80,000-120,000 veces al día. El ECG a largo plazo registra cada latido, y luego la grabación se verifica para obtener cosas extraordinarias.
El estudio actual incluyó 14,606 pacientes individuales que registraron un promedio de 14 días de ECG. En un total de 200,000 días de datos de ECG. Estos datos fueron revisados por técnicos de ECG utilizando procedimientos clínicos estándar. Posteriormente, la misma figura se reanicó utilizando el algoritmo AI “Deeprhythmai” desarrollado especialmente por Medical Gorithmix, Polonia.
“Luego seleccionamos más de 5,000 episodios para un análisis del bate extremo, derrotado por 17 paneles de los médicos del mundo (principalmente un algoritmo cardiovascular y electro -fisiólogo). La interpretación se comparó “, dice Johnson.
Los investigadores encontraron que el análisis de IA fue diagnosticado con 14 veces un diagnóstico menor de aromatemas graves (incluyendo bloqueo cardíaco completo, tuckercardia ventricular y fibrilación auricular). La IA se perdió en el 0.3 % de los pacientes con aromatis grave, mientras que los técnicos para el 4,4 % para los técnicos.
Los investigadores no tenían la intención de demostrar que la IA es igualmente buena o mejor que el diagnóstico cardiovascular cardiovascular para el diagnóstico de atemiasis específica. Más bien, el estudio trató de decidir qué pasaría si los técnicos fueran reemplazados, y los médicos recibieron informes directamente de la IA. Si tiene éxito, tal punto de vista será una innovación importante que puede superar una disminución mundial del personal capacitado para traducir la vigilancia de ECG a largo plazo.
“Hay una escasez de aproximadamente 15 millones de trabajadores de salud en todo el mundo. El ECG del emperador debe ser analizado por un personal especial capacitado, a menudo conocido como técnico de ECG. Hay un gran obstáculo en todo el mundo y al mismo tiempo, si los pacientes lo han hecho. Hecho más y más ambulancias, estamos seguros de que la IA puede resolver este problema si cg técnicos deja por completo a Johnson.
Esta no es solo la primera prueba para probar qué tan bueno es el algoritmo AI para evaluar las tiras de ECG seleccionadas individuales, sino también si reemplazamos la IA en lugar de los técnicos humanos, qué podemos esperar que sí.
“Hoy, la mayoría de los dispositivos ECG a largo plazo usan algún tipo de IA para apoyar la interpretación, pero con diferentes estándares. Y en unos pocos meses hay largas horas de espera para el monitoreo de ECG a largo plazo … Si tenemos un modelo de IA calificado, TI, IT IT Puede revisar todo el ECG, luego tendremos un diagnóstico más barato y más rápido.
Al diseñar este estudio, había algunas características importantes que los investigadores encontraron que la IA tenía que tener.
“Debería tener una sensibilidad perfecta, lo que significa que cualquier cosa que sea potencialmente grave de la atemia debe ser marcada para el diagnóstico por un médico. Este es el aspecto más importante. Los pacientes y los médicos serán seriamentecemia. al mismo tiempo, el modelo AI no debe identificar muchas cerraduras que no son serias (es decir, positivas mal)
El modelo de IA logró rechazar la aritimia severa con una confianza del 99.9 % en la grabación de ECG de 14 días. El número de falsos positivos (en este contexto, malinterpretado como una atemia grave) era solo menor: 12 por 1000 días de grabación para IA en comparación con 5 por 1,000 días de grabación para el análisis humano.
“Hemos demostrado qué puede hacer este modelo de IA, y cuán sensible y preciso es. También creo que este es un intento impresionante de todos los que participan en este estudio. En general, 50, 50 estábamos muy agradecidos con todas estas personas por derrotando a los ECG.
