Tehisintellektiga täiustatud EKG-d võivad peagi hinnata üldist tervist
Teadlased on koolitanud tehisintellekti tööriista seksi ennustamiseks ja vanuse hindamiseks elektrokardiogrammi näitude põhjal. Nad pakuvad, et edasiarendamise abil võib see tööriist peagi aidata arstidel oma patsientide üldist tervist hinnata.
Elektrokardiogramm, tuntud ka kui EKG või EKG, on valutu ja lihtne test, mis registreerib inimese südame elektrilise aktiivsuse.
Värske ajakirja paber Vereringe: arütmia ja elektrofüsioloogiakirjeldab, kuidas meeskond töötas välja tehisintellekti (AI) tööriista seksi ennustamiseks ja vanuse hindamiseks EKG andmete põhjal.
Teadlased Mayo kliiniku meditsiini- ja teaduskolledžist Rochesteris (MN) koolitasid tehisintellekti tööriista, mida tuntakse konvolutsioonilise närvivõrguna (CNN), kasutades peaaegu 500 000 inimese EKG näidud.
Kui nad testisid CNN-i täpsust veel 275 000 inimesel, leidsid nad, et see oli väga hea seksi ennustamisel, kuid vähem hea vanuse ennustamisel. Tehisintellekti tööriist sai seksi õigeks 90% ajast, kuid vanuse sai õigeks vaid 72% ajast.
Seejärel keskendus meeskond 100 katsepartiis olevale inimesele, kelle jaoks EKG näidud olid vähemalt 20 aastat.
See lähem uurimine näitas, et tehisintellekti tööriista vanuse hinnangute täpsus sõltus sellest, kas isikud olid kogenud südamehaigusi.
Tehisintellektil on potentsiaal koguda füsioloogilist vanust
Südamehaigusi kogenud inimeste puhul kipub tehisintellekti tööriista vanuse hinnangul olema nende kronoloogilisest vanusest suurem.
Neile, kes olid kogenud väheseid südamehaigusi või ei olnud neid üldse, olid tehisintellekti tööriista vanuse hinnangud osalejate kronoloogilisele vanusele palju lähemal.
Tulemused näitasid, et madala väljutusfraktsiooni, kõrge vererõhu ja südamehaigusi kogenud inimeste hinnangul oli tehisintellekti tööriista hinnangul nende vanus vähemalt 7 aastat kronoloogilisest vanusest suurem.
Väljutusfraktsioon mõõdab seda, kui hästi süda pumpab.
Teadlaste sõnul viitavad need tulemused sellele, et tööriist näib hindavat bioloogilist või füsioloogilist vanust, mis erinevalt kronoloogilisest vanusest peegeldab inimese üldist tervislikku seisundit ja keha funktsioone.
"Need tõendid," ütleb Mayo kliiniku meditsiini dotsent, vanemuuringute autor dr Suraj Kapa, "et me võime koguda mingisugust" füsioloogilist vanust ", oli kindlasti [AI] potentsiaalse rolli jaoks üllatav ja põnev tulevikus uurimistulemusi ja võib edendada uut teadusvaldkonda, kus püüame paremini mõista sellise leiu bioloogilisi aluseid. "
Füsioloogiline vanus ja üldine tervislik seisund
Isegi meditsiinilise ettevalmistuseta inimesed näevad, et erinevad inimesed vananevad erinevalt.
Vananemisuuringuid uurivad teadlased pöörduvad üha enam füsioloogilise vanuse poole, mis on viis, kuidas mõõta bioloogiliste vananemisprotsesside edusamme, mitte lihtsalt aja möödumist.
Selleks on nad välja pakkunud hulga biomarkereid, sealhulgas neid, mis mõõdavad veres sisalduvaid aineid, DNA epigeneetilisi muutusi ja nõrkuse taset.
Dr Kapa ja tema kolleegid väidavad, et võime tuvastada erinevusi kronoloogilise vanuse ja südame elektriliste signaalide põhjal soovitatud vanuse vahel võiks olla kasulik biomarker varjatud südamehaiguste ja muude seisundite korral.
"Üldise tervisliku seisundi täpsem hindamine võib aidata arstidel otsustada, milliseid patsiente nad peaksid täiendavalt uurima, et teha kindlaks, kas on asümptomaatilisi või praegu vaikseid haigusi, mis võiksid varajasest diagnoosimisest ja sekkumisest kasu olla," selgitab dr Kapa.
Teadlased nõuavad rohkem uuringuid, et kinnitada tehisintellektiga tõhustatud EKG kasutamist tervete inimeste füsioloogilise vanuse hindamise viisina.
Andmed, mida nad kasutasid, pärinesid inimestelt, kellele tehti EKG kliinilistel põhjustel.
"Kuigi arstid kaaluvad juba seda, kas patsient" ilmub [oma] vanusesse "osana oma füüsilisest läbivaatusest, võib võime objektiivsemalt ja järjepidevamalt hinnata tervishoiuteenuseid mitmel tasandil."
Dr Suraj Kapa
