Исследования американских учёных показали, что использование даже относительно примитивных средств диагностики типа получаемых при помощи Apple Watch данных одноканальной ЭКГ позволяет системам ИИ довольно точно выявлять серьёзные аномалии в здоровье сердечно-сосудистой системы пациентов.
HUAWEI FreeArc: вероятно, самые удобные TWS-наушники
Пять причин полюбить HONOR X8c
Пять причин полюбить HONOR Magic7 Pro
Обзор умных часов HUAWEI WATCH 5: часы юбилейные
Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия
Пять причин полюбить HONOR Pad V9
Фитнес-браслет HUAWEI Band 10: настоящий металл
Почему ИИ никак не сесть на безматричную диету
Авторы исследования, результаты которого были опубликованы в ходе ежегодной научной конференции кардиологов в Новом Орлеане, убеждены, что их открытия способны кардинально изменить ситуацию с выявлением кардиологических патологий в обществе. Преимуществом методики является широкий охват аудитории, поскольку умные часы сейчас носят многие люди, и они получают возможность диагностировать потенциально опасные состояния сердечно-сосудистой системы на ранних стадиях.
Получаемые с помощью Apple Watch данные уже позволяют диагностировать фибрилляцию предсердий и аритмию сердца. В своей работе учёные использовали в качестве эталона данные 110 006 пациентов, которые прошли более серьёзное обследование со снятием 12-канальной ЭКГ в период с 2015 по 2023 годы. На основе этих данных искусственный интеллект разработал алгоритм, позволяющий выявлять сердечные патологии, и его удалось опробовать на более чем 45 000 пациентов. Алгоритмы были обучены таким образом, чтобы выявлять опасные состояния на базе примитивных результатов диагностики типа снимаемой умными часами ЭКГ.
Эксперимент с участием 600 пациентов подразумевал отслеживание состояния их здоровья как при помощи ЭКГ на Apple Watch, так и при помощи профессионального оборудования для ультразвуковой диагностики. Алгоритм смог в 86 % случаев выявить аномалии в состоянии сердечной системы по данным с умных часов. При этом точность исключения подобных диагнозов достигла 99 %. Безусловно, выборка из 600 человек была не столь репрезентативной, но полученные результаты позволяют надеяться, что развитие таких методик диагностики смогут повысить точность диагностики сердечных заболеваний при помощи общедоступных средств.