Az Amerikai Szívgyógyászati Társaság 2025-ös ülésszakán számoltak be eredményeikről a Yale Orvostudományi Egyetem kutatói. A fogyasztói okosórákba már beépített egyvezetékes elektrokardiogram (EKG) érzékelők segítségével egy mesterséges intelligencia algoritmus pontosan azonosította a strukturális szívbetegségek főbb formáit, beleértve a gyengült pumpálóképességet, a sérült billentyűket és a megvastagodott szívizmot. Az ilyen eltéréseket eddig csak ultrahang-vizsgálatokkal lehetett kimutatni.
A szakemberek több mint 266 ezer szabványos, 12 elvezetéses EKG felvételen képezték ki mesterséges intelligenciájukat. Ezeket a diagramokat 110 ezer felnőttől gyűjtöttek 2015 és 2023 között. A cél az volt, hogy megtanítsák a rendszert a rejtett szerkezeti eltérésekhez kapcsolódó elektromos mintázatok felismerésére, majd megvizsgálják, hogy kinyerhető-e ugyanez az információ egyetlen elvezetésből, amelyet az okosórák elektromos szívérzékelőjében használnak.
A való életben használt okosórák EKG méréseiből származó jelek persze zajosabbak, ezt úgy szimulálták a szakemberek, hogy véletlenszerű interferenciát vezettek be azokba az adatokba, amelyekkel az AI-t tanították. Ez a „zajbefecskendezés” ellenállóbbá tette a mesterséges intelligenciát a mozgással és a környezeti hatásokkal szemben, lehetővé téve számára, hogy a csuklón mért értékeket közel klinikai pontossággal értelmezze – magyarázza a Science Blog.
A következő lépésben 600 felnőttet teszteltek, ők ugyanolyan típusú okosórával készítettek 30 másodperces EKG-felvételt, ugyanazon a napon, amikor szívultrahangos vizsgálaton is átestek. A kórházi EKG-kkal összehasonlítva az okosórán alapuló modell nagyon jól teljesített. Az egyelvezetéses adatok felhasználásával a mesterséges intelligencia 88 százalékos pontossággal mutatta ki a strukturális szívbetegségeket, és 99 százalékos negatív prediktív értéket produkált, ami azt jelenti, hogy megbízhatóan zárta ki a szívproblémákat, ha azok nem voltak jelen.
A kutatók hangsúlyozzák, hogy az eredmények előzetesek, és még nem lektorálták a tanulmányt. Ettől függetlenül azt tervezik, hogy szélesebb populációkban is kiértékelik az eszközt, és megvizsgálják, hogyan lehetne integrálni a közösségi alapú szűrőprogramokba. Ha validálják, akkor egy ilyen technológia lehetővé teheti az otthoni EKG-leolvasások készítését, amelyeket azután az orvosok felülvizsgálhatnak. Az apróbb szívrendellenességek így még azelőtt észlelhetők lennének, hogy azok kórházi kezeléshez vagy szívelégtelenséghez vezetnének.
Azt persze senki se gondolja, hogy az egyelvezetéses EKG helyettesítheti az egészségügyi intézményekben elérhető 12 elvezetéses EKG-tesztet. Viszont a mesterséges intelligenciának köszönhetően elég hatékonnyá válhat ahhoz, hogy kiszűrje a fontos szívbetegségeket, lehetővé téve a korai szűrést egy olyan eszközzel (okosóra), amely már ott van sokak csuklóján.
Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.
