Исследователи из Университета Суррея, Уорикского университета (Великобритания) и Флорентийского университета (Италия) разработали свёрточную нейронную сеть, которая может идентифицировать хроническую сердечную недостаточность со 100-процентной точностью посредством анализа необработанных ЭКГ.
Хроническая сердечная недостаточность (ХСН) - это прогрессирующее состояние, которое влияет на силу сердечных мышц. В связи с высокой распространенностью, значительными показателями смертности и постоянными расходами на лечение врачи и системы здравоохранения срочно нуждаются в эффективных процессах её диагностики.
Существующие методы диагностики ХСН, оценивающие вариабельность сердечного ритма, хотя и эффективны, но требуют много времени и имеют вероятность ошибки. Новый способ диагностики идентифицирует морфологические особенности ЭКГ, обусловленные степенью заболевания.
Модель обучена и протестирована на больших наборах данных ЭКГ пациентов с ХСН, а также здоровых людей, и обеспечивает 100-процентную точность, проверяя одно лишь сердцебиение.
https://medicalxpress.com/news/2019-09-ai-neural-network-approach-heart.html