เมื่อเร็ว ๆ นี้ Lancet ได้ตีพิมพ์ผลการวิจัยเกี่ยวกับ Aire ซึ่งเป็นรุ่น Electrocardiogram (ECG) ที่ได้รับการปรับปรุงจากปัญญาประดิษฐ์ แบบจำลองนี้ใช้ประวัติผู้ป่วยและผลการถ่ายภาพเพื่อทำนายการเสียชีวิตและความเสี่ยงของโรคหลอดเลือดหัวใจอย่างแม่นยำให้คำแนะนำทางการแพทย์ส่วนบุคคลแก่แพทย์และนอกเหนือไปจากแบบจำลองดั้งเดิมในแง่ของความแม่นยำและการตีความ การพัฒนาโมเดล AIRE ใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อเอาชนะข้อบกพร่องของแบบจำลองก่อนหน้านี้และผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้สามารถเป็นแนวทางในการปฏิบัติทางคลินิก การศึกษาที่ก้าวหน้าครั้งนี้ให้วิธีการใหม่ในการทำนายและป้องกันโรคหัวใจและหลอดเลือดโดยมีความสำคัญทางคลินิกที่สำคัญและโอกาสการใช้งาน
เมื่อเร็ว ๆ นี้ผลการวิจัยได้รับการตีพิมพ์ในวารสาร Lancet แนะนำรูปแบบใหม่ของระบบปัญญาประดิษฐ์ที่เพิ่มขึ้นด้วย Electrocardiogram (ECG) - Aire แบบจำลองนี้สามารถทำนายความเสี่ยงการเสียชีวิตและโรคหลอดเลือดหัวใจ (CVD) ได้อย่างแม่นยำตามประวัติทางการแพทย์และผลการถ่ายภาพของผู้ป่วยโดยให้คำแนะนำทางการแพทย์ที่เป็นประโยชน์และเป็นส่วนตัวแก่แพทย์
หมายเหตุแหล่งที่มาของภาพ: ภาพถูกสร้างขึ้นโดย AI และผู้ให้บริการที่ได้รับอนุญาตภาพ Midjourney
การพัฒนาโมเดล AIRE ใช้ข้อมูลจำนวนมากจากประชากรผู้ป่วยที่แตกต่างกันเอาชนะข้อบกพร่องของแบบจำลองก่อนหน้านี้ในแง่ของความมีเหตุผลทางกายภาพทางกายภาพและความสามารถในการตีความได้ทำให้การคาดการณ์ไม่เพียง แต่แม่นยำ แต่ยังสนับสนุนการกระทำที่เฉพาะเจาะจงในการปฏิบัติทางคลินิก การศึกษาพบว่า AIRE สามารถทำนายความเสี่ยงของการเสียชีวิตจากทุกสาเหตุ, ภาวะหัวใจห้องล่างภาวะหัวใจห้องล่าง, โรคหลอดเลือดหัวใจและหัวใจและหัวใจล้มเหลวและเหนือกว่าแบบจำลอง AI แบบดั้งเดิมในการประเมินความเสี่ยงทั้งระยะสั้นและระยะยาว
Electrocardiogram เป็นวิธีที่ไม่รุกรานในการประเมินกิจกรรมการเต้นของหัวใจโดยการวางอิเล็กโทรดบนหน้าอกแขนและขาของผู้ป่วย แม้จะมีประวัติความเป็นมาของเทคโนโลยี Electrocardiogram ศตวรรษ แต่ความก้าวหน้าล่าสุดในความสามารถในการประมวลผลคอมพิวเตอร์และรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องทำนายได้นำความหวังใหม่มาสู่สาขานี้ แม้ว่าการศึกษาหลายชิ้นได้พยายามที่จะใช้ AI กับการทำนายโรคหัวใจและหลอดเลือดและความเสี่ยงต่อการเสียชีวิต แต่การใช้งานจริงยังคงหายาก
การวิจัยนี้ได้พัฒนาแบบจำลอง AIRE แปดแบบที่สามารถให้การคาดการณ์เส้นโค้งการอยู่รอดเป็นรายบุคคลมากกว่าการประเมินความเสี่ยงเวลาคงที่ ข้อมูลการวิจัยมาจากแหล่งข้อมูลทางคลินิกจากสถานที่ทางภูมิศาสตร์หลายแห่งรวมถึงศูนย์การแพทย์ Beth Israel Deaconess ในสหรัฐอเมริกาและศูนย์วิจัยการแพทย์เขตร้อนของเซาเปาโล-มินา โมเดล AIRE สร้างเส้นโค้งการอยู่รอดที่เฉพาะเจาะจงของผู้ป่วยซึ่งสามารถอธิบายถึงการเสียชีวิตของผู้เข้าร่วมและการติดตามผลหายไปโดยการรวมสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทของบล็อกที่เหลืออยู่
ผลการศึกษาพบว่า AIRE สามารถทำนายการเสียชีวิตได้อย่างแม่นยำด้วยค่าการประสานงาน 0.775 โดยเฉพาะอย่างยิ่งในหมู่ผู้เข้าร่วมที่ไม่มีประวัติครอบครัวของโรคหัวใจและหลอดเลือดซึ่งยังมีประสิทธิภาพในการทำนายเหตุการณ์หัวใจล้มเหลว นอกจากนี้ AIRE ยังแสดงให้เห็นถึงความเสถียรเมื่อใช้ข้อมูลคลื่นไฟฟ้าหัวใจผู้นำเดียวเช่นอุปกรณ์ผู้บริโภคซึ่งให้ความเป็นไปได้สำหรับการตรวจสอบความเสี่ยงโรคหัวใจและหลอดเลือดในบ้าน
ทีมวิจัยกล่าวว่าแพลตฟอร์ม AIRE ไม่เพียง แต่เกินกว่าการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญมนุษย์แบบดั้งเดิมในความแม่นยำในการทำนาย แต่ยังวางรากฐานสำหรับการใช้งานทางคลินิกทั่วโลก แพลตฟอร์มนี้คาดว่าจะใช้กันอย่างแพร่หลายในการดูแลสุขภาพระดับประถมศึกษาและมัธยมศึกษาโดยให้การทำนายความเสี่ยงโรคหัวใจและหลอดเลือดส่วนบุคคลสำหรับประชากรที่แตกต่างกัน
ประเด็นสำคัญ:
แบบจำลอง Aire ใช้ข้อมูลผู้ป่วยที่หลากหลายเพื่อทำนายความเสี่ยงของโรคหัวใจและความตายอย่างแม่นยำโดยให้คำแนะนำส่วนบุคคลสำหรับการปฏิบัติทางคลินิก
โมเดลนี้มีประสิทธิภาพสูงกว่าแบบจำลอง AI แบบดั้งเดิมทั้งในการประเมินความเสี่ยงระยะสั้นและระยะยาวและทำงานได้ดี
Aire มีโอกาสในการใช้งานที่กว้างขวางและสามารถมีบทบาทสำคัญในการตรวจสอบบ้านและสถานการณ์ทางการแพทย์
โดยสรุปการเกิดขึ้นของแบบจำลอง AIRE ได้นำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงการปฏิวัติในการทำนายและการป้องกันโรคหัวใจและหลอดเลือด การพยากรณ์โรคและคุณภาพชีวิตของผู้ป่วยที่เป็นโรค ผลการวิจัยนี้ชี้ให้เห็นทิศทางสำหรับการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในอนาคตในสาขาการแพทย์