Фибрилляция предсердий: алгоритм WARN прогнозирует приступ за 30 минут
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Учёные из Люксембурга разработали алгоритм WARN для прогнозирования фибрилляции предсердий по данным нормального синусового ритма. Система на основе машинного обучения может предупредить о начале нарушения примерно за 30 минут; точность прогноза составляет около 80%. Алгоритм обучили и протестировали на данных ЭКГ 350 пациентов.
Прогноз опирается на интервал R-R, который могут измерять носимые устройства, включая смарт-часы. Вычисления алгоритма можно выполнять на смартфоне, снижая нагрузку на менее мощные устройства. В публикации отмечается, что существующие методы выявляют фибрилляцию предсердий только в момент её начала, тогда как интеграция прогнозирования с носимыми устройствами может помочь начать вмешательство раньше.
Главное
- Алгоритм WARN прогнозирует фибрилляцию предсердий примерно за 30 минут до её начала.
- Точность прогнозирования фибрилляции предсердий составляет около 80%.
- Систему обучили и проверили на данных ЭКГ 350 пациентов.
- Для прогноза используется интервал R-R, измеряемый в том числе смарт-часами.
- Работу алгоритма машинного обучения можно выполнять на смартфоне.
Что говорят врачи
Часть участников поддерживает идею раннего выявления и считает анализ сердечного ритма перспективным, отмечая, что такие подходы недостаточно знакомы специалистам. Один из коллег указывает на изменения частоты и характера ритма, которые, по его наблюдениям, могут предшествовать приступу. Вместе с тем звучит предостережение: потребительские смарт-часы не имеют статуса медицинского изделия, поэтому их показания, по мнению участника, не должны становиться основанием для клинических решений.
Обобщение обсуждения публикации в сообществе «Врачи РФ» (7 комментариев). Без цитат и имён участников. Само обсуждение доступно врачам после входа.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация