Изкуственият интелект се е научил да диагностицира сериозни сърдечни заболявания, използвайки примитивни данни от Apple Watch

Изследвания на американски учени показват, че дори използването на сравнително примитивни диагностични инструменти, като например едноканалните ЕКГ данни, получени чрез Apple Watch, позволява на системите с изкуствен интелект доста точно да идентифицират сериозни аномалии в сърдечно-съдовото здраве на пациентите.

Авторите на изследването, чиито резултати бяха публикувани на годишната кардиологична конференция в Ню Орлиънс, са убедени, че техните открития имат потенциала да променят радикално ситуацията с откриването на сърдечни патологии в обществото. Предимството на метода е широкият му обхват, тъй като много хора вече носят смарт-часовници, което им позволява на ранен етап да диагностицират потенциално опасните сърдечно-съдови заболявания.

Данните, получени от Apple Watch, вече позволяват диагностицирането на предсърдно мъждене и сърдечна аритмия. В своето проучване учените са използвали данни от 110 006 пациенти, претърпели по-обширно изследване, включващо 12-канална ЕКГ между 2015 и 2023 г., като ориентир. Използвайки тези данни, изкуственият интелект е разработил алгоритъм за откриване на сърдечни патологии, който е успешно тестван върху над 45 000 пациенти. Алгоритмите са обучени да откриват опасните състояния въз основа на примитивни диагностични резултати, като например ЕКГ, направена от смарт-часовник.

Експеримент с участието на 600 пациенти включва мониторинг на тяхното здраве, използвайки както ЕКГ записите на Apple Watch, така и професионално ултразвуково оборудване. В 86% от случаите алгоритъмът е успял да идентифицира сърдечните аномалии въз основа на данните от смарт-часовник. Освен това, точността на изключване на такива диагнози достигна 99%. Въпреки че извадката от 600 души със сигурност не е представителна, получените резултати дават надежда, че разработването на такива диагностични методи ще подобри точността на сърдечната диагноза, използвайки леснодостъпни инструменти.