Évekkel korábban
Az Oxfordi Egyetem kutatói kifejlesztettek egy olyan mesterséges intelligencia (MI) technológiát, amely évekkel a halálos szívroham bekövetkezte előtt képes azonosítani azokat a személyeket, amelyek magas kockázati csoportba tartoznak.
A gépi tanulási eszközt arra használták, hogy létrehozzanak egy "radiómikus zsírprofil" nevű személyes lenyomatot. Ez olyan magas kockázati tényezőket képes azonosítani, mint a gyulladás, hegesedés, a szívet ellátó véredényekben bekövetkező elváltozások. Az ehhez hasonló jellemzők a jövőbeli szívrohamra utalnak.
Az Oxfordi Egyetem szeptember 4-i közleményében kijelentette, hogyha egy beteg mellkasi fájdalommal érkezik kórházba, akkor, a sztenderd vizsgálat eleme a koszorúér artériák vizsgálata, amit koronária CT angiogramnak neveznek. Ha nem találnak jelentős szűkületet , akkor a beteget hazaküldik. Az egyetem szerint az a baj, hogy ennek ellenére néhány betegnek később mégis szívrohama lesz. "Csak azért, mert valakinek a szívkoszorúér-vizsgálata nem mutat ki szűkülést, az nem jelenti azt, hogy biztosan elkerüli a szívrohamot" - mondta Charalambos Antoniades, az Oxfordi Egyetem kardiológus professzora.
Megelőzhető?
"A mesterséges intelligencia erejének a felhasználásával kifejlesztettünk egy olyan lenyomatot, amely kimutatja az emberi artéria rossz jellemzőit" - jelentette ki Antoniades professzor, aki a Brit Szív Alapítvány vezető klinikai kutatója az egyetem részéről. "Ez az eljárás nagy lehetőség a betegség korai jegyeinek a kimutatására, és segítségével idejekorán megtehetjük azokat a megelőző lépéseket, amelyeknek köszönhetően el lehet kerülni egy később bekövetkező szívrohamot, így végső soron életeket menthetünk" - tette hozzá.
"Ennek az oxfordi kutatásnak a valós világban is érzékelhető hatása lesz, ahogy a technológia még tovább finomodik" - jelentette ki Simon Ray, a Brit Kardiovaszkuláris Társaság elnöke.
"Ez az eszköz lehetővé fogja tenni, hogy már abban az állapotban is kimutassák egy jövőben bekövetkező szívroham kockázati mértékét, amikor még a hagyományos vizsgálati módszerek nem képesek felderíteni semmiféle elváltozást, így hozzá lehet kezdeni a korai, megelőző kezeléshez" - tette hozzá Simon Ray. A társaság elnöke tovább is ment, és kijelentette, hogy a mesterséges intelligenciában és a gépi tanulásban nagy lehetőség rejlik a szív- és érrendszeri betegségek diagnosztizálására és felügyeletére .
Ezek az új technológiák képesek növelni a diagnózis pontosságát. "Emellett fontos információkat tudnak adni a betegség korai állapotának az előrejelzéséhez, ami hozzásegíti a kardiológusokat ahhoz, hogy jobban lássák a beteg jövőbeli állapotának valószínű alakulását, és így pontos, személyre szabott kezelési stratégiát lesznek képesek kidolgozni" - magyarázta Simon Ray.
Ezt a kutatást a Brit Szív Alapítvány és a Nemzeti Egészségkutatási Intézet finanszírozta, és a European Heart Journal című folyóiratban publikálták . A kutatási eredményeket a szeptember első hetében megrendezett Európai Kardiológus Társaság párizsi kongresszusán is bemutatták.
