Algoritam razvijen korišćenjem veštačke inteligencije uskoro bi lekari mogli da koriste za dijagnostikovanje srčanih udara sa boljom brzinom i tačnošću nego ikada ranije, prema novom istraživanju Univerziteta u Edinburgu objavljenom u Nature Medicine.
Efikasnost algoritma, nazvanog CoDE-ACS, testirana je na 10.286 pacijenata u šest zemalja širom sveta. Istraživači su otkrili da je, u poređenju sa trenutnim metodama testiranja, CoDE-ACS bio u stanju da isključi srčani udar kod više nego dvostrukog broja pacijenata, sa tačnošću od 99,6 procenata.
Ova sposobnost da se isključi srčani udar brže nego ikada ranije mogla bi značajno smanjiti prijem u bolnicu. U Škotskoj su sada u toku klinička ispitivanja uz podršku Vellcome Leap-a, kako bi se procenilo da li alat može pomoći lekarima da smanje pritisak na naša prenatrpana odeljenja hitne pomoći.
Pored brzog isključivanja srčanih udara kod pacijenata, CoDE-ACS bi takođe mogao pomoći lekarima da identifikuju one čiji su abnormalni nivoi troponina posledica srčanog udara, a ne nekog drugog stanja. Alat veštačke inteligencije pokazao se dobro bez obzira na starost, pol ili postojeća zdravstvena stanja, pokazujući svoj potencijal za smanjenje pogrešnih dijagnoza i nejednakosti u populaciji.
CoDE-ACS ima potencijal da hitnu pomoć učini efikasnijom i delotvornijom, tako što će brzo identifikovati pacijente koji su bezbedni da idu kući, i tako što će lekarima istaći sve one koji treba da ostanu u bolnici radi daljih testova.
Trenutni zlatni standard za dijagnostikovanje srčanog udara je merenje nivoa proteina troponina u krvi. Ali isti prag se koristi za svakog pacijenta. To znači da se faktori poput starosti, pola i drugih zdravstvenih problema koji utiču na nivoe troponina ne uzimaju u obzir, utičući na to koliko su tačne dijagnoze srčanog udara.
To može dovesti do nejednakosti u dijagnozi. Na primer, prethodno istraživanje B d pokazalo je da je 50 odsto veća verovatnoća da će žene dobiti pogrešnu početnu dijagnozu. Ljudi kojima je prvobitno postavljena pogrešna dijagnoza imaju 70 posto veći rizik od smrti nakon 30 dana. Novi algoritam je prilika da se ovo spreči.
CoDE-ACS je razvijen na osnovu podataka od 10.038 pacijenata u Škotskoj koji su stigli u bolnicu sa sumnjom na srčani udar. Koristi rutinski prikupljene informacije o pacijentu, kao što su starost, pol, EKG nalazi i medicinska istorija, kao i nivoi troponina, da bi se predvidela verovatnoća da je pojedinac imao srčani udar. Rezultat je ocena verovatnoće od 0 do 100 za svakog pacijenta.
Profesor Nicholas Mills, BHF profesor kardiologije u Centru za kardiovaskularne nauke Univerziteta u Edinburgu, koji je vodio istraživanje, rekao je: „Za pacijente sa akutnim bolom u grudima zbog srčanog udara, rana dijagnoza i lečenje spašavaju živote. Nažalost, mnoga stanja uzrokuju ove uobičajene simptome, a dijagnoza nije uvek direktna. Iskorištavanje podataka i veštačke inteligencije za podršku kliničkim odlukama ima ogroman potencijal za poboljšanje brige o pacijentima i efikasnost u našim užurbanim odeljenjima hitne pomoći.“
Profesor Sir Nilesh Samani, medicinski direktor Britanske fondacije za srce, rekao je: „Bol u grudima je jedan od najčešćih razloga zbog kojih se ljudi obraćaju hitnim odeljenjima. Svakodnevno se lekari širom sveta suočavaju sa izazovom razdvajanja pacijenata čiji bol je posledica srčani udar od onih čiji je bol posledica nečeg manje ozbiljnog.“
„CoDE-ACS, razvijen korišćenjem najnovije nauke o podacima i veštačke inteligencije, ima potencijal da tačnije isključi ili isključi srčani udar od sadašnjih pristupa. Mogao bi da bude transformacioni za odeljenja hitne pomoći, skraćujući vreme potrebno za postavljanje dijagnoze i mnogo bolje za pacijente.“
