Искусственный интеллект для анализа ЭКГ: выявление изменений функции сердца
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
Автор материала рассказывает об алгоритме на основе машинного обучения, который анализирует ЭКГ с помощью вейвлет-анализа и выявляет изменения электрической активности сердца, незаметные при визуальной оценке записи. Разработка ученых Института персонализированной кардиологии Сеченовского университета позволяет определять снижение диастолической функции миокарда с точностью 94%, в том числе до тяжелых необратимых изменений сердца.
Для работы алгоритму достаточно одного канала ЭКГ. По оценке автора, это открывает возможности для удаленной диагностики и мониторинга сердечно-сосудистых заболеваний через мобильный телефон или носимые устройства. Автор также отмечает, что интеграция алгоритма в медицинские системы может помочь врачу быстрее заметить ухудшение состояния пациента и провести дообследование.
Главное
- Алгоритм машинного обучения использует вейвлет-анализ для оценки сигнала ЭКГ.
- Для работы алгоритма требуется один канал ЭКГ.
- Алгоритм определяет снижение диастолической функции миокарда с точностью 94%.
- Автор связывает разработку алгоритма с возможностями удаленного мониторинга через мобильный телефон и носимые устройства.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация