최근 Lancet은 인공 지능 강화 심전도 (ECG) 모델 인 Aire에 대한 연구 결과를 발표했습니다. 이 모델은 환자의 병력과 영상 결과를 사용하여 사망률과 심혈관 위험을 정확하게 예측하고 의사에게 개인화 된 의학적 조언을 제공하며 정확성과 해석 가능성 측면에서 전통적인 모델을 넘어냅니다. AIRE 모델의 개발은 많은 양의 데이터를 사용하여 이전 모델의 단점을 극복하고 예측 된 결과는 임상 실습을 안내 할 수 있습니다. 이 획기적인 연구는 중요한 임상 적 중요성과 응용 전망을 통해 심혈관 질환을 예측하고 예방하는 새로운 방법을 제공합니다.
최근에 연구 결과가 Lancet 저널에 발표되어 새로운 유형의 인공 지능 강화 심전도 (ECG) 모델 -AIRE를 소개했습니다. 이 모델은 환자의 병력 및 영상화 결과에 따라 사망률 및 심혈관 질환 (CVD) 위험을 정확하게 예측할 수 있으며, 임상의에게 실용적이고 개인화 된 의료 조언을 제공합니다.
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AIRE 모델의 개발은 다른 환자 집단의 많은 데이터를 사용하여 시간적 물리적 합리성과 해석 가능성 측면에서 이전 모델의 단점을 극복하여 예측을 정확하게 할뿐만 아니라 임상 실습에서 특정 행동을 지원합니다. 이 연구는 AIRE가 모든 원인 사망, 심실 부정맥, 죽상 경화성 심혈관 질환 및 심부전의 위험을 예측할 수 있으며 단기 및 장기 위험 평가에서 전통적인 AI 모델을 능가합니다.
심전도는 환자의 가슴, 팔 및 다리에 전극을 배치하여 전기 심장 활동을 평가하는 비 침습적 방법입니다. 심전도 기술의 세기 전 역사에도 불구하고, 최근 컴퓨터 처리 기능과 예측 기계 학습 모델의 발전으로 인해이 분야에 새로운 희망이 생겼습니다. 몇몇 연구는 심혈관 질환 및 사망 위험의 예측에 AI를 적용하려고 시도했지만, 실제 적용은 여전히 드물다.
이 연구는 단지 고정 시간 위험 평가가 아닌 개별화 된 생존 곡선 예측을 제공 할 수있는 8 개의 AIRE 모델을 개발했습니다. 연구 데이터는 미국의 Beth Israel Deaconess Medical Center와 브라질의 Sao Paulo-Minas Gerais Tropical Medical Research Center를 포함한 여러 지리적 위치의 임상 출처에서 나온 것입니다. AIRE 모델은 잔류 블록 컨볼 루션 신경 네트워크 아키텍처를 결합하여 참가자 사망 및 누락 된 후속 조치를 설명 할 수있는 환자 별 생존 곡선을 만듭니다.
결과는 AIRE가 심혈관 질환의 가족력이없는 참가자들 사이에서 0.775의 조정 된 값으로 모든 원인 사망을 정확하게 예측할 수 있음을 보여줍니다. 이는 심부전 사건을 예측하는데 효과적입니다. 또한 AIRE는 소비자 장치와 같은 단일 리드 ECG 데이터를 사용할 때 안정성을 보여 주므로 가정 심혈관 질병 위험 모니터링 가능성을 제공합니다.
연구팀은 AIRE 플랫폼이 전통적인 인간 전문가의 예측 정확도를 능가 할뿐만 아니라 전 세계 임상 응용 분야의 기초를 제시한다고 말했다. 이 플랫폼은 1 차 및 2 차 의료에서 널리 사용될 것으로 예상되며, 다른 인구에 대한 개인화 된 심혈관 위험 예측을 제공합니다.
핵심 사항 :
AIRE 모델은 다양한 환자 데이터를 사용하여 심장병 및 사망의 위험을 정확하게 예측하여 임상 실습에 대한 개인화 된 조언을 제공합니다.
이 모델은 단기 및 장기 위험 평가에서 전통적인 AI 모델을 능가하고 잘 수행합니다.
Aire는 광범위한 응용 프로그램 전망을 보유하고 있으며 가정 모니터링 및 의료 시나리오에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.
요약하면, AIRE 모델의 출현은 심혈관 질환의 예측 및 예방에 혁신적인 변화를 가져 왔으며, 높은 정확도, 개인화 및 해석 가능성은 임상 실습에서 큰 적용 잠재력을 가지고 있으며 글로벌 심혈관 시스템을 크게 향상시킬 것으로 예상됩니다. 질병 환자의 예후와 삶의 질. 이 연구 결과는 의료 분야에서 인공 지능의 향후 적용 방향을 지적합니다.