Specialiștii de la Universitatea Wake Forest din Winston-Salem, Carolina de Nord, au dezvoltat două modele de inteligență artificială (AI) pentru analiza datelor din electrocardiograme (ECG) care pot detecta simultan subtipuri de disfuncție a ventriculului stâng (LV) și insuficiență cardiacă cu fracție de ejecție conservată (HFpEF), conform unui studiu publicat online pe 28 iulie în Jurnalul Asociației Americane a Inimii.
Ibrahim Karabayir, doctor în științe, și colegii săi au validat aceste modele ECG-AI folosind date din aproape 1,08 milioane de ECG-uri digitale de la 165.243 de pacienți, precum și o cohortă pediatrică externă de 72.832 de ECG-uri de la 42.880 de pacienți.
Cercetătorii au descoperit că pentru modelul ECG-AI cu 12 derivări, ariile de sub curbă au fost de 0,90 pentru fracția redusă de ejecție a ventriculului stâng (rEF; EF).
Această abordare inovatoare ar putea revoluționa diagnosticul și managementul pacienților cu disfuncție de ventricul stâng și insuficiență cardiacă cu fracție de ejecție conservată, oferind o modalitate precisă și non-invazivă de evaluare a stării inimii. Rezultatele promițătoare ale acestei cercetări ar putea duce la îmbunătățirea practicii medicale și la identificarea precoce a problemelor cardiace.
Sursa articol https://medicalxpress.com
Editor RevistaSanatatii.ro. Isi doreste ca activitatea lui sa aduca speranta milioanelor de oameni bolnavi din Romania, sa le aline suferintele si sa le ofere speranta.
