Получаемые с Apple Watch данные после обработки искусственным интеллектом позволяют диагностировать серьёзные болезни сердца

Исследования американских учёных показали, что использование даже относительно примитивных средств диагностики типа получаемых при помощи Apple Watch данных одноканальной ЭКГ позволяет системам ИИ довольно точно выявлять серьёзные аномалии в здоровье сердечно-сосудистой системы пациентов.

Обзор умных часов HUAWEI WATCH 5: часы юбилейные

HUAWEI FreeArc: вероятно, самые удобные TWS-наушники

Пять причин полюбить HONOR Pad V9

Почему ИИ никак не сесть на безматричную диету

Фитнес-браслет HUAWEI Band 10: настоящий металл

Пять причин полюбить HONOR X8c

Пять причин полюбить HONOR Magic7 Pro

Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия

Авторы исследования, результаты которого были опубликованы в ходе ежегодной научной конференции кардиологов в Новом Орлеане, убеждены, что их открытия способны кардинально изменить ситуацию с выявлением кардиологических патологий в обществе. Преимуществом методики является широкий охват аудитории, поскольку умные часы сейчас носят многие люди, и они получают возможность диагностировать потенциально опасные состояния сердечно-сосудистой системы на ранних стадиях.

Получаемые с помощью Apple Watch данные уже позволяют диагностировать фибрилляцию предсердий и аритмию сердца. В своей работе учёные использовали в качестве эталона данные 110 006 пациентов, которые прошли более серьёзное обследование со снятием 12-канальной ЭКГ в период с 2015 по 2023 годы. На основе этих данных искусственный интеллект разработал алгоритм, позволяющий выявлять сердечные патологии, и его удалось опробовать на более чем 45 000 пациентов. Алгоритмы были обучены таким образом, чтобы выявлять опасные состояния на базе примитивных результатов диагностики типа снимаемой умными часами ЭКГ.

Эксперимент с участием 600 пациентов подразумевал отслеживание состояния их здоровья как при помощи ЭКГ на Apple Watch, так и при помощи профессионального оборудования для ультразвуковой диагностики. Алгоритм смог в 86 % случаев выявить аномалии в состоянии сердечной системы по данным с умных часов. При этом точность исключения подобных диагнозов достигла 99 %. Безусловно, выборка из 600 человек была не столь репрезентативной, но полученные результаты позволяют надеяться, что развитие таких методик диагностики смогут повысить точность диагностики сердечных заболеваний при помощи общедоступных средств.

Источник