Conform Sciencealert.com, modulul în care cardiul se introduce în faza de odihnă în timpul somnului ar putea furniza semnale semnificative referitoare la aceasta.
În procesul de monitorizare, se recurg la informațiile obținute dintr-o singură electrocardiogramă (ECG), înregistrată de un electrod situat pe piept în timpul somnului.
Pe baza acestor date, inteligența artificială poate estima riscul unei persoane de a dezvolta un ritm cardiac neregulat, de a suferi un accident vascular cerebral, de a dezvolta insuficiență cardiacă sau de a muri din orice cauză în următorii 10 ani.
Citește șiRuptura de menisc nu înseamnă automat proteză. Ortoped: „Șansele de salvare cresc cu cât pacientul se prezintă mai repede la consult”
Rezultatele studiului au fost publicate în revista științifică „SLEEP”, cu sprijinul Institutelor Naționale de Sănătate din SUA (NIH).
Video Recomandări
„Această nouă abordare are potențialul de a identifica persoanele cu risc de boli cardiovasculare cu ani înainte de apariția simptomelor clinice”, afirmă David Goff, director interimar al Institutului Național pentru Inimă, Plămâni și Sânge (NHLBI), din cadrul NIH.
„Un pas important în continuare este evaluarea măsurii în care aceste informații îmbunătățesc metodele tradiționale de estimare a riscului.”
O grupă de cercetători, sub conducerea specialiștilor de la Universitatea Emory, a inițial antrenat un algoritm de învățare profundă utilizând informații medicale publice obținute de la aproape 16.000 de pacienți.
Ei au participat la o cercetare a somnului efectuată la Spitalul General Massachusetts din Boston, unde activitatea cardiacă a fost urmărită în timpul somnului prin intermediul unei electrocardiograme.
După ce a fost antrenat, modelul de inteligență artificială a fost evaluat pe două seturi suplimentare de date, care cuprindeau aproape 10.000 de pacienți proveniți din Spitalul Universității Emory și 13.000 de pacienți din Centrul Medical Beth Israel Deaconess din Boston.
Un model de inteligență artificială a reușit să împartă participanții în funcție de niveluri variate ale riscului cardiovascular pe termen lung.
După ce rezultatele au fost recalibrate în raport cu factorii de risc convenționali și cu trăsăturile de somn, sistemul de inteligență artificială a reușit să calculeze probabilitatea de apariție a mai multor boli cardiovasculare în următorii 10 ani.
Atunci când scorul de risc, determinat de AI, creștea cu o deviație standard, probabilitatea de a dezvolta fibrilație atrială — o afecțiune marcată prin pulsuri neregulate ale inimii — a crescut cu 103% până la 172%.
În plus, probabilitatea unui accident vascular cerebral a crescut cu 19% până la 40%. Riscul de insuficiență cardiacă a urcat cu 69% până la 133%. Și șansa de a deceda din orice motiv a crescut cu 65% până la 82%.
„Este important de subliniat că am constatat că adăugarea scorului obținut prin modelul nostru de învățare profundă a îmbunătățit estimarea riscului de afecțiuni cardiace, dincolo de ceea ce permit factorii de risc deja cunoscuți”, afirmă Gari Clifford, autor al studiului și profesor de inginerie biomedicală la Institutul de Tehnologie din Georgia.
„Integrarea acestor scoruri în studiile privind somnul are un potențial considerabil de a îmbunătăți depistarea timpurie a bolilor cardiovasculare, de a identifica persoanele cu cel mai mare risc și de a permite intervenții medicale mai proactive.”
Problemele legate de somn, cum ar fi insomnia, sunt recunoscute ca factori de risc pentru afecțiunile cardiovasculare. În cadrul unei polisomnografii (PSG), care reprezintă norma de bază pentru identificarea tulburărilor de somn, se monitorizează frecvent și activitatea cardiacă.
Cu toate acestea, dacă datele nu indică o problemă evidentă, rezultatele sunt rareori analizate în profunzime.
Prin urmare, detalii fine privind inimii pot fi ignorate.
Modelele convenționale de evaluare a riscului cardiovascular, în mod obișnuit, se bazează pe electrocardiograme obținute în stare de veghe sau în timpul mersului, însă în perioadele de somn se pot observa și alte variații semnificative.
Prin aplicarea unui algoritm de învățare profundă, cercetătorii americani au constatat că înregistrările ECG pot oferi o valoare predictivă semnificativă în evaluarea sănătății cardiovasculare, dacă sunt analizate în raport cu etapele somnului.
Chiar și după ce se iau în calcul alți factori de risc cardiovascular, cum ar fi vârsta, diabetul, sexul, hipertensiunea arterială și fumatul, această afirmație rămâne adevărată.
În faza cea mai superficială a somnului, modificările ritmului cardiac și ale conducerii electrice a inimii par să ofere indicii foarte importante despre riscurile viitoare pentru sănătate.
Autorii precizează că
„Aceste fluctuații autonome rapide pot accentua anomalii subtile ale dinamicii ritmului cardiac sau ale tiparelor de conducere electrică”
.
În realitate, combinarea informațiilor ECG colectate în timpul somnului a crescut precizia modelelor existente de evaluare a riscului cardiovascular cu până la 6% în cazul fibrilației atriale, cu până la 9% pentru insuficiența cardiacă și cu până la 7% în ceea ce privește riscul de deces.
Autorii precizează că aceste creșteri, deși par modeste, contribuie totuși la o diferențiere mai bună între persoanele care vor dezvolta insuficiență cardiacă și cele care nu vor dezvolta această afecțiune, comparativ cu metodele tradiționale.
Odată cu dezvoltarea în continuare a tehnologiei, sistemul de inteligență artificială ar putea ajuta personalul medical să identifice, dintre pacienții cu tulburări de somn, persoanele care prezintă un risc suplimentar de insuficiență cardiacă.
„În viitor, metode analitice validate, precum aceasta, ar putea fi integrate în testele de diagnostic
COMENTARII / 0