Mesterséges intelligencia segít a szívelégtelenség súlyosbodásának előrejelzésében
Egy amerikai klinikai vizsgálat eredményei szerint egy mesterséges intelligenciát alkalmazó viselhető tapasz 80%-os pontossággal jelezte előre a rehospitalizációs igényt átlagosan 10 nappal az akut tünetek megjelenése előtt.
A LINK-HF vizsgálat eredményeit közölte egy amerikai kutatócsoport a Circulation: Heart Failure folyóiratban, melyek szerint a felhasznált Vital Connect nevű EKG monitoring tapasz igen pontosan képes volt előre jelezni, hogy mely betegek igényelnek újbóli kórházi felvételt.
A teljes cikk az alábbi linken érhető el: Continuous Wearable Monitoring Analytics Predict Heart Failure Hospitalization, The LINK-HF Multicenter Study, Circulation: Heart Failure, 2020 Febr. 25.
Az Egyesült Államokban 6,2 millió szívelégtelenségben szenvedő beteg él, akik 30%-át a kórházi kezelést követő 90 napon belül ismételten hospitalizálni szükséges, általában légszomj, gyengeség és folyadékgyülem miatt. Négy vezető amerikai kórház egy olyan közös vizsgálatot végzett, amelynek célja egy EKG-monitorozó viselhető tapasz által gyűjtött, mesterséges intelligenciával elemzett előrejelzések pontosságának, megbízhatóságának elemzése volt.
A Vital Connect nevű tapasz az átlagosan 68 éves betegek EKG-jeleit, valamint mozgásukat figyelte, a jeleket Bluetooth kapcsolaton keresztül mobiltelefonra, majd onnan a PhysIQ által fejlesztett elemző platformra továbbította. Ez a rendszer minden egyes beteg esetében egy normál mintázatot határozott meg a pulzus, légzésszám, séta, alvás, testtartás és mozgás tekintetében, majd az ezektől való eltérést regisztrálta. A rendszer az esetek több mint 80%-ában pontosan jelezte előre a szükséges rehospitalizációt, és átlagosan 10,4 nappal (medián: 6,5 nap) a tényleges újbóli kórházi felvételt megelőzően már jelezte a problémát.
A kutatócsoport olyan, nagy elemszámú klinikai vizsgálat elvégzését tervezi, melyben azt fogják elemezni, hogy a riasztások alapján elvégzett korábbi kezelések milyen mértékben csökkentik a rehospitalizációs arányt.
