Jeffas Healey, Ontarijo, Kanados gyventojų sveikatos tyrimų instituto vyresnysis mokslininkas.
Vaizdo kreditas: Gyventojų sveikatos tyrimų institutas
Tai yra pirmasis tyrimas, kuriame ne tik patikrinti, koks geras AI algoritmas yra vertinant atskiras pasirinktas EKG juosteles, bet ir tai, ko galime tikėtis, jei žmonių technikai pakeis AI.
„Šiandien dauguma ilgalaikių EKG prietaisų naudoja tam tikrą AI tipą aiškinimui, tačiau su skirtinga kokybe. Ir vis dar yra ilgalaikio EKG stebėjimo laukimo laikas, kai kuriais atvejais daugelį mėnesių. Jei turėtume kvalifikuotą AI modelį, kuris galėtų peržiūrėti visus EKG, tada mes turėtume ir daug pigesnę, ir greitesnę diagnostiką “, – sako Healey.
Kurdami šį tyrimą, buvo keletas pagrindinių savybių, kurias tyrėjai manė, kad AI turi turėti. „Jis turi turėti beveik tobulą jautrumą, o tai reiškia, kad gydytojui įvertinti turi būti pažymėta viskas, kas yra potencialiai rimta aritmija. Tai yra svarbiausias aspektas; Pacientai ir gydytojai netoleruos jokių rimtų aritmijų diagnozavimo (ty klaidingų negatyvų). Tuo pačiu metu AI modelis neturi nustatyti per daug ritmų, kurie nėra rimti (ty klaidingi teiginiai), kuriems reikia gydytojo peržiūros “, – teigia Healey.
AI modelis sugebėjo atmesti sunkią aritmiją ir 99,9% pasitikėjimo 14 dienų EKG įrašu. Melagingų teigiamų rezultatų skaičius (šiame kontekste klaidingai interpretuojamos kaip rimta aritmija) buvo tik kukliai: 12 iš 1000 AI įrašymo dienų, palyginti su 5 iš 1000 įrašų dienų žmogaus analizei.
„Mes parodėme, ką gali padaryti šis AI modelis ir koks jis jautrus ir tikslus. Aš taip pat manau, kad tai įspūdingos visų, kurie prisidėjo prie tyrimo, pastangos. Iš viso buvo 50 ekspertų recenzentų ir kardiologų, kurie visi išgyveno pasirinktus EKG „Beat“. Mes esame labai dėkingi visiems, kurie palaikė šią idėją ir investavo tiek laiko bei atsidavimo “, – sako Johnsonas.
Šaltinis: Lundo universitetas
