AI 지원 심장 예측 테스트로 진단되지 않은 심장 질환 환자 식별 – 인공 지능

이미지: Tempus는 연구원 그룹을 통해 예측 알고리즘 AI 알고리즘을 학습하고 있습니다(이미지 제공: Pexels)

이미지: Tempus는 연구원 그룹을 통해 예측 알고리즘 AI 알고리즘을 학습하고 있습니다(이미지 제공: Pexels)

수백만 명의 사람들이 진단되지 않은 심장 질환으로 고통받고 있으며 조기 진단으로 예방할 수 있는 뇌졸중과 같은 쇠약한 결과를 초래합니다. 이제 인공 지능(AI)으로 구동되는 새로운 기술은 의사가 이러한 환자를 찾는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.

Tempus(미국 일리노이주 시카고)는 “심전도 기반 인공 지능 지원 심장 질환 감지” 또는 ECG-AID라는 연구 프로젝트를 시작했습니다. 이 연구는 회사의 진행 상황, AI 테스트, 심혈관 예측을 평가하고 심방세동(AFib) 또는 관상 동맥 심장 질환을 포함한 7가지 심장 질환(SHD)이 있는 고위험 환자를 찾는 데 중점을 둡니다. 승모판, 대동맥 및 삼첨판, 심부전 및 비정상적인 심장 두께. Tempus가 개발한 새로운 알고리즘 테스트는 심층 신경망이라고 하는 AI 유형을 사용하여 심장의 전기적 활동을 측정하는 널리 사용되는 테스트인 12-리드 ECG를 자동으로 해석하여 심장 질환 발병 위험이 높은 환자를 식별합니다. . 다른 이용 가능한 임상 정보와 함께 해석될 때 이러한 상태 및 건강 위험에 대한 임상 관리 개선을 목표로 임상의가 더 빠르고 더 빠른 진단을 내리는 데 도움이 될 수 있는 결과를 제공하기 위해 알고리즘이 개발되고 있습니다.

본 연구는 병원에서 획득한 심전도(ECG)에 머신러닝을 레이어링하여 더 스마트하고 새로운 기능으로 만들 수 있는지 여부를 조사합니다. ECG-AID 연구는 증가하는 의료 제공자 및 심장 전문의 팀과 협력하여 수행되며 앞으로 몇 달 안에 추가 연구 공간이 제공될 것입니다. 일상적인 임상 치료 동안 12-리드 ECG를 받은 환자가 연구에 적합했습니다. 그들의 ECG 데이터는 Tempus ECG 분석 플랫폼을 사용하여 분석되어 심장마비 발병 위험이 높은 환자를 식별합니다.

AFib의 병력이 없고 고위험군으로 알려진 65세 이상의 환자는 AFib 및 기타 심장 이상을 확인하기 위해 장기 심장 모니터링 장치로 ZioXT를 투여받게 됩니다. 또한, 고위험군으로 알려진 SHD의 이전 병력이 없는 40세 이상의 연구 참가자는 심장초음파 검사를 받게 됩니다. 심장 또는 심장초음파에서 새로운 진단을 받게 될 학생은 담당 의사에게 추가 치료 및 지원을 위해 가능한 한 담당 의사에게 의뢰됩니다.

“심장 전문의로서 너무 늦기 전에 심장병 치료제를 찾는 것을 목표로 연구를 시작하게 되어 기쁩니다. 우리는 데이터 기반 정밀 의학의 약속을 이행하기 위해 Tempus ECG 분석 플랫폼과 같은 기술을 개발하는 환자들에게 빚을 지고 있습니다.”라고 Tempus의 임상 심장학 부사장인 John Pfeifer, MPH는 말했습니다.

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템퍼스

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