Впервые одобренный FDA ИИ-стетоскоп находит болезни сердца точнее врачей

В США одобрили алгоритм, умеющий определять отклонения, связанные с работой сердца. ИИ точно находит даже те заболевания, которые весьма сложно диагностировать врачам. Управление по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA) одобрило первый алгоритм искусственного интеллекта (ИИ), использующийся в стетоскопе. Ученые уверены, что это поможет выявлять заболевания сердца намного эффективней — точнее и быстрее.

К примеру, он будет полезен при клапанном пороке (valvular heart disease) — он возникает, когда клапаны сердца функционируют неправильно, влияя на циркуляцию крови и на поступление крови в камеры сердца, поскольку клапаны не открываются или не закрываются должным образом.

По данным Центра по контролю и профилактике заболеваний, около 2,5% населения США страдают пороком клапана. Десятки тысяч людей ежегодно умирают от таких осложнений, как сердечная недостаточность или остановка сердца.

Выявить эту болезнь сложно — врачу нужно отследить сердцебиение пациента и уметь распознать необычный звук или паттерн, а также определить, какой клапан нарушен и какую проблему он вызывает. Определение того, является ли звук и характер сердцебиения нерегулярным, может быть субъективным, и это означает, что заболевание часто диагностируется неправильно или вовсе упускается.

Именно здесь могут пригодиться алгоритмы искусственного интеллекта. Компания Eko, стартап в области цифрового здравоохранения, расположенный в Окленде, штат Калифорния, разработала программное обеспечение для анализа сердцебиения и помощи медицинским работникам в выявлении шумов в сердце. Программное обеспечение Eko Murmur Analysis Software (EMAS) — первое в своем роде, получившее одобрение FDA.

Данные о сердцебиении, собранные врачами с помощью интеллектуальных стетоскопов Eko, анализируются EMAS. EMAS характеризует сердечные шумы, чтобы за считанные секунды определить и лучше понять, какой тип болезни сердца может быть у пациента.

Источник: https://hightech.fm/

15.07.2022

Ajax Call Form
Loading...