Forskere brukte pasientjournaler fra mer enn en halv million britiske voksne for å trene AI-algoritmen kjent som Find-HF. Han ble opplært til å identifisere de tidlige symptomene på hjertesvikt
Kunstig intelligens kan brukes til å identifisere pasienter med risiko for hjertesvikt, slik at de kan behandles tidligere, har forskere antydet.
Algoritmen ble opplært til å identifisere tidlige symptomer på sykdommen ved hjelp av pasientenes medisinske journaler og kunne fremme diagnoser med to år, ifølge legene bak plattformen. British Heart Foundation (BHF) anslår at i Storbritannia har mer enn en million mennesker hjertesvikt, noe som hindrer hjertet i å pumpe blod rundt i kroppen på riktig måte.
For studien, finansiert av BHF, brukte forskere pasientjournaler fra 565 284 britiske voksne for å trene AI-algoritmen, kjent som Find-HF. Den ble deretter testet på en database med 106 026 poster fra National Taiwan University Hospital.
AI var i stand til nøyaktig å forutsi hvilke pasienter som hadde størst risiko for å utvikle hjertesvikt og hvem som kunne bli innlagt på sykehus med tilstanden innen fem år. Professor Chris Gale, konsulterende kardiolog ved Leeds Teaching Hospitals NHS Trust og University of Leeds, sa: «Data samles inn om pasienter under hver interaksjon de har med helsevesenet. Dette er en ekstremt kraftig og unik nasjonal ressurs, og det er på tide å bruke disse dataene til fordel for pasientene.
«Find-HF kan potensielt fremme diagnostikk med to år, noe som åpner et avgjørende mulighetsvindu for behandlinger for å gjøre den største forskjellen.» Forskerne foreslo at plattformen kunne brukes av fastleger som et tidlig varslingssystem, slik at de kan teste og diagnostisere pasienter tidligere.
De planlegger nå å evaluere nøyaktigheten til Find-HF ytterligere ved å invitere personer som er identifisert i pasientjournalene deres som har størst risiko for hjertesvikt, til å bli testet for tilstanden. Dr Ramesh Nadarajah, en britisk helsedataforsker ved University of Leeds, presenterte funnene på British Cardiovascular Society-konferansen.
Han sa: «Mange mennesker får sin hjertesviktdiagnose for sent, når sykdomsmodifiserende behandlinger er potensielt mindre effektive, spesielt kvinner og eldre mennesker. Vi bruker maskinlæringsverktøy med data som samles inn regelmessig for å identifisere personer med hjertesvikt tidligere. , slik at de kan dra nytte av riktig behandling, unngå sykehusinnleggelser og dødsfall og forbedre livskvaliteten.
Professor Bryan Williams, vitenskapelig og medisinsk direktør ved BHF, sa: «Hjertesvikt er en ødeleggende sykdom, som ofte først diagnostiseres på et sent stadium, når den allerede alvorlig påvirker folks liv. Men med tidlig diagnose kan pasienter få tilgang til riktig behandling og effektiv behandling av tilstanden.
«Å utnytte kraften til AI gjennom forskning som dette bringer oss nærmere å forbedre livene til flere mennesker som er rammet av hjertesvikt.»
«Ond alkoholelsker. Twitter-narkoman. Fremtidig tenåringsidol. Leser. Matelsker. Introvert. Kaffeevangelist. Typisk baconentusiast.»