Baru-baru ini, Lancet menerbitkan hasil penelitian pada Aire, model elektrokardiogram yang ditingkatkan kecerdasan buatan (EKG). Model ini menggunakan riwayat pasien dan hasil pencitraan untuk secara akurat memprediksi kematian dan risiko kardiovaskular, memberi dokter nasihat medis yang dipersonalisasi, dan melampaui model tradisional dalam hal akurasi dan interpretabilitas. Pengembangan model Aire menggunakan sejumlah besar data untuk mengatasi kekurangan model sebelumnya, dan hasil yang diprediksi dapat memandu praktik klinis. Studi terobosan ini memberikan cara baru untuk memprediksi dan mencegah penyakit kardiovaskular, dengan signifikansi klinis yang penting dan prospek aplikasi.
Baru -baru ini, hasil penelitian diterbitkan dalam jurnal Lancet, memperkenalkan jenis baru model elektrokardiogram yang ditingkatkan kecerdasan buatan (EKG) - Aire. Model ini dapat secara akurat memprediksi risiko kematian dan penyakit kardiovaskular (CVD) berdasarkan riwayat medis pasien dan hasil pencitraan, memberikan nasihat medis praktis dan pribadi kepada dokter.
Catatan Sumber Gambar: Gambar dihasilkan oleh AI, dan Penyedia Layanan Resmi Gambar Midjourney
Pengembangan model Aire menggunakan sejumlah besar data dari populasi pasien yang berbeda, mengatasi kekurangan model sebelumnya dalam hal rasionalitas fisik dan interpretabilitas temporal, membuat prediksi tidak hanya akurat, tetapi juga mendukung tindakan spesifik dalam praktik klinis. Studi ini menemukan bahwa Aire dapat memprediksi risiko kematian semua penyebab, aritmia ventrikel, penyakit kardiovaskular aterosklerotik, dan gagal jantung, dan melampaui model AI tradisional dalam penilaian risiko jangka pendek dan jangka panjang.
Elektrokardiogram adalah cara non-invasif untuk mengevaluasi aktivitas jantung listrik dengan menempatkan elektroda pada dada, lengan, dan kaki pasien. Terlepas dari sejarah teknologi elektrokardiogram yang berusia seabad, kemajuan terbaru dalam kemampuan pemrosesan komputer dan model pembelajaran mesin prediktif telah membawa harapan baru ke bidang ini. Meskipun beberapa penelitian telah mencoba menerapkan AI pada prediksi penyakit kardiovaskular dan risiko kematian, aplikasi praktis masih jarang.
Penelitian ini telah mengembangkan delapan model AIRE yang dapat memberikan prediksi kurva kelangsungan hidup individual, bukan hanya penilaian risiko waktu tetap. Data penelitian berasal dari sumber klinis dari berbagai lokasi geografis, termasuk Pusat Medis Beth Israel Deaconess di Amerika Serikat dan Pusat Penelitian Medis Tropis Sao Paulo-Minas Gerais di Brasil. Model Aire menciptakan kurva kelangsungan hidup khusus pasien yang dapat menjelaskan kematian peserta dan tindak lanjut yang hilang dengan menggabungkan arsitektur jaringan saraf konvolusional blok residual.
Hasilnya menunjukkan bahwa Aire dapat secara akurat memprediksi semua penyebab kematian dengan nilai terkoordinasi 0,775, terutama di antara peserta tanpa riwayat keluarga penyakit kardiovaskular, yang juga efektif dalam memprediksi peristiwa gagal jantung. Selain itu, Aire menunjukkan stabilitas saat menggunakan data EKG lead tunggal seperti perangkat konsumen, memberikan kemungkinan untuk pemantauan risiko penyakit kardiovaskular di rumah.
Tim peneliti mengatakan bahwa platform Aire tidak hanya melampaui penilaian para ahli manusia tradisional dalam akurasi prediksi, tetapi juga meletakkan dasar untuk aplikasi klinis di seluruh dunia. Platform ini diharapkan akan banyak digunakan dalam perawatan kesehatan primer dan sekunder, memberikan prediksi risiko kardiovaskular yang dipersonalisasi untuk populasi yang berbeda.
Poin -Poin Kunci:
Model Aire menggunakan berbagai data pasien untuk secara akurat memprediksi risiko penyakit jantung dan kematian, memberikan saran yang dipersonalisasi untuk praktik klinis.
Model ini mengungguli model AI tradisional dalam penilaian risiko jangka pendek dan jangka panjang dan berkinerja baik.
Aire memiliki prospek aplikasi yang luas dan dapat memainkan peran penting dalam pemantauan rumah dan skenario medis.
Singkatnya, kemunculan model Aire telah membawa perubahan revolusioner dalam prediksi dan pencegahan penyakit kardiovaskular. Prognosis dan kualitas hidup pasien dengan penyakit. Hasil penelitian ini menunjukkan arah untuk penerapan kecerdasan buatan di masa depan di bidang medis.