Neues KI-Modell könnte Ärzten bald bei der Diagnose von Herzinfarkten helfen

Die britischen Forscher haben einen neuartigen Algorithmus entwickelt, der auf künstlicher Intelligenz basiert (KI), das Ärzten eines Tages helfen könnte, Herzinfarkte schnell und präzise zu diagnostizieren.Laut Forschern des Universität von EdinburghDer neue Algorithmus namens CoDE-ACS konnte einen Herzinfarkt bei mehr als doppelt so vielen Patienten ausschließen, und zwar mit einer Genauigkeit von 99,6 Prozent im Vergleich zu aktuellen Testmethoden.

CoDE-ACS kann auch erheblich dazu beitragen, Krankenhauseinweisungen zu reduzieren und schnell Patienten zu identifizieren, die sicher nach Hause gehen können. Die Ergebnisse werden in der Fachzeitschrift Nature Medicine veröffentlicht.„Für Patienten mit akuten Brustschmerzen aufgrund eines Herzinfarkts rettet eine frühzeitige Diagnose und Behandlung Leben“, sagte Prof. Nicholas Mills, der die Forschung leitete.„Leider verursachen viele Erkrankungen diese häufigen Symptome und die Diagnose ist nicht immer einfach.„Die Nutzung von Daten und künstlicher Intelligenz zur Unterstützung klinischer Entscheidungen birgt ein enormes Potenzial zur Verbesserung der Patientenversorgung und der Effizienz in unserem Unternehmen Notaufnahmen„, bemerkte Mills.Neben dem Ausschluss von Herzinfarkten könnte CoDE-ACS Ärzten auch dabei helfen, diejenigen zu identifizieren, deren abnormale Troponinwerte (Protein, das bei einem Herzinfarkt in den Blutkreislauf freigesetzt wird) auf einen Herzinfarkt und nicht auf eine andere Erkrankung zurückzuführen sind.„Brustschmerzen sind einer der häufigsten Gründe, warum Menschen in die Notaufnahme gehen“, sagte Prof. Sir Nilesh Samani, medizinischer Direktor der Notaufnahme Britische Herzstiftung.„Ärzte auf der ganzen Welt stehen jeden Tag vor der Herausforderung, Patienten, deren Schmerzen auf einen Herzinfarkt zurückzuführen sind, von denen zu unterscheiden, deren Schmerzen auf eine weniger schwerwiegende Erkrankung zurückzuführen sind“, fügte er hinzu.CoDE-ACS wurde anhand von Daten von 10.038 Patienten in Schottland entwickelt, die mit Verdacht auf einen Herzinfarkt ins Krankenhaus kamen.Es verwendet routinemäßig erfasste Patienteninformationen wie Alter, Geschlecht, EKG Befunde und Krankengeschichte sowie Troponinspiegel, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass eine Person einen Herzinfarkt erlitten hat.Das Ergebnis ist ein Wahrscheinlichkeitswert von 0 bis 100 für jeden Patienten.Derzeit laufen in Schottland klinische Studien, um zu beurteilen, ob das Tool Ärzten dabei helfen kann, den Druck auf überfüllte Notaufnahmen zu verringern.



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