توصل فريق من مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (CSAIL) إلى نظام جديد للتنبؤ بالنتائج الصحية بشكل أفضل: نموذج لتعلم الآلة يمكنه تقدير ، من النشاط الكهربائي لقلبهم ، خطر إصابة المريض موت القلب والأوعية الدموية.
يركز النظام، المسمى RiskCardio، على المرضى الذين نجوا من متلازمة الشريان التاجي الحادة (ACS)، والتي تشير إلى مجموعة من الحالات التي يكون فيها انخفاض أو انسداد الدم في القلب. باستخدام أول خمسة عشر دقيقة فقط من إشارة تخطيط القلب الكهربائي للمريض (ECG)، تنتج الأداة درجة تضع المرضى في فئات مخاطر مختلفة.
كان المرضى الذين يتعرضون لخطر كبير في RiskCardio – المرضى في الربع الأعلى – أكثر عرضة للوفاة بحوالي سبعة أضعاف بسبب الوفاة القلبية الوعائية عند مقارنتها بالمجموعة منخفضة الخطورة في الربع السفلي. وبالمقارنة، فإن المرضى الذين حددوا مقاييس الخطر الأكثر شيوعًا والمعرضة لخطر كبير كانوا أكثر عرضة بثلاث مرات فقط لحدث ضار مقارنة بنظرائهم من ذوي المخاطر المنخفضة.
تقول ديفيا شانموغام Divya Shanmugam، مؤلفة رئيسية: “إننا ننظر إلى مشكلة البيانات المتعلقة بكيفية دمج سلسلة زمنية طويلة للغاية في نتائج المخاطرة والمشكلة السريرية المتمثلة في كيفية مساعدة الأطباء في تحديد المرضى المعرضين لخطر كبير بعد حدوث مرض تاجي حاد”. وتضيف : “تقاطع التعلم الآلي والرعاية الصحية مليء بمجموعات مثل هذه – مشكلة ملحة في علوم الكمبيوتر مع تأثير محتمل في العالم الحقيقي.”
حاولت نماذج التعلم الآلي السابقة التعامل مع المخاطر من خلال الاستفادة من معلومات المرضى الخارجيين مثل العمر أو الوزن أو باستخدام المعرفة والخبرات الخاصة بالنظام لمساعدة نموذجهم على تحديد ميزات مختلفة.
يهدف RiskCardio إلى تحسين تلك الخطوة الأولى – أي تقدير خطر الوفاة القلبية أو الوعائية القلبية باستخدام البيانات الطبية والاختبارات المطولة – لتقدير المخاطر. للقيام بذلك، يفصل النظام إشارة المريض إلى مجموعات من الإيقاعات المتتالية، مع فكرة أن التباين بين الإيقاعات المتجاورة يدل على خطر المصاب. وتم تدريب النظام باستخدام بيانات من دراسة للمرضى السابقين.
في المستقبل ، يأمل الفريق في جعل مجموعة البيانات أكثر شمولاً لتفسير مختلف الأعمار والأعراق والأجناس. يخططون أيضًا لفحص السيناريوهات الطبية حيث يوجد الكثير من البيانات التي تحمل علامات سيئة، وتقييم كيفية تعامل نظامهم مع هذه المعلومات لحساب الحالات الغامضة.
المصدر : CSAIL
