Récemment, le Lancet a publié un résultat de recherche sur AIRE, un modèle d'électrocardiogramme amélioré de l'intelligence artificielle (ECG). Le modèle utilise l'histoire des patients et les résultats de l'imagerie pour prédire avec précision la mortalité et le risque cardiovasculaire, offre aux médecins des conseils médicaux personnalisés et va au-delà des modèles traditionnels en termes de précision et d'interprétabilité. Le développement du modèle AIRE utilise une grande quantité de données pour surmonter les lacunes des modèles précédents, et ses résultats prédits peuvent guider la pratique clinique. Cette étude révolutionnaire fournit de nouvelles façons de prédire et de prévenir les maladies cardiovasculaires, avec une importance clinique importante et des perspectives d'application.
Récemment, un résultat de recherche a été publié dans la revue Lancet, introduisant un nouveau type de modèle d'électrocardiogramme amélioré de l'intelligence artificielle (ECG). Ce modèle peut prédire avec précision les risques de mortalité et de maladies cardiovasculaires (CVD) en fonction des antécédents médicaux et des résultats d'imagerie du patient, offrant aux cliniciens des conseils médicaux pratiques et personnalisés.
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Le développement du modèle AIRE utilise une grande quantité de données de différentes populations de patients, surmontant les lacunes des modèles précédents en termes de rationalité physique temporelle et d'interprétabilité, ce qui rend les prédictions non seulement précises, mais soutiennent également des actions spécifiques dans la pratique clinique. L'étude a révélé que l'AIRE peut prédire les risques de mort toutes causes de causes, d'arythmies ventriculaires, de maladies cardiovasculaires athérosclérotiques et d'insuffisance cardiaque, et dépasse les modèles d'IA traditionnels dans les évaluations des risques à court et à long terme.
L'électrocardiogramme est un moyen non invasif d'évaluer l'activité cardiaque électrique en plaçant des électrodes sur la poitrine, les bras et les jambes du patient. Malgré l'histoire centenaire de la technologie de l'électrocardiogramme, les progrès récents des capacités de traitement informatique et des modèles prédictifs d'apprentissage automatique ont apporté un nouvel espoir à ce domaine. Bien que plusieurs études aient tenté d'appliquer l'IA à la prédiction des maladies cardiovasculaires et du risque de mort, les applications pratiques sont encore rares.
Cette recherche a développé huit modèles AIRE qui peuvent fournir des prédictions de courbe de survie individualisées, plutôt que des évaluations de risques à temps fixe. Les données de recherche proviennent de sources cliniques à partir de plusieurs sites géographiques, notamment le Beth Israel Deaconess Medical Center aux États-Unis et le centre de recherche médicale tropical de Sao Paulo-Minas Gerais au Brésil. Le modèle AIRE crée des courbes de survie spécifiques au patient qui peuvent expliquer la mort des participants et le suivi manquant en combinant l'architecture résiduelle du réseau neuronal convolutionnel.
Les résultats montrent que l'AIRE peut prédire avec précision la mort toutes causes confondues avec une valeur coordonnée de 0,775, en particulier chez les participants sans antécédents familiaux de maladie cardiovasculaire, qui est également efficace pour prédire les événements d'insuffisance cardiaque. De plus, AIRE démontre la stabilité lors de l'utilisation de données ECG à une seule ligne telle que les appareils de consommation, offrant la possibilité de surveillance du risque de maladies cardiovasculaires à domicile.
L'équipe de recherche a déclaré que la plate-forme AIRE dépasse non seulement le jugement des experts humains traditionnels en précision de prédiction, mais jette également les bases des applications cliniques dans le monde. La plate-forme devrait être largement utilisée dans les soins de santé primaires et secondaires, fournissant des prévisions de risque cardiovasculaires personnalisées pour différentes populations.
Points clés:
Le modèle AIRE utilise une variété de données sur les patients pour prédire avec précision le risque de maladie cardiaque et de décès, fournissant des conseils personnalisés pour la pratique clinique.
Ce modèle surpasse les modèles d'IA traditionnels dans les évaluations des risques à court et à long terme et fonctionne bien.
Aire a de larges perspectives d'application et peut jouer un rôle important dans la surveillance à domicile et les scénarios médicaux.
En résumé, l'émergence des modèles AIRE a provoqué un changement révolutionnaire dans la prédiction et la prévention des maladies cardiovasculaires. Pronostic et qualité de vie des patients atteints de maladie. Ce résultat de recherche souligne la direction de l'application future de l'intelligence artificielle dans le domaine médical.