Около 10% пожилых людей старше 65 лет так или иначе обладают некоторой степенью хронической сердечной недостаточности, ввиду самого разного комплекса причин – и с течением времени это количество продолжает увеличиваться. Конечно, современные методы предупреждения сердечных приступов в лице ультразвука, рентгена и кровяных тестов так или иначе помогают в этом деле, однако, как считают специалисты из Суррейского Университета, будущее в этом направлении стоит за улучшенной технологией электрокардиограммы – и именно это она и представила в лице своей новой разработки.
Новая разработка британских исследователей-кардиологов представляет собой специальный модульный алгоритм искусственного интеллекта, основанного на технологии CNN – так называемой конволюционной нейронной сети, которая обладает возможностью считывать малейшее отклонение во время единовременного сердечного ритма человека, таким образом выявляя потенциальный риск наступления сердечного приступа у тех пациентов, которые обладают хроническими нарушениями сердца.
Предварительные результаты тестирования нового алгоритм ИИ продемонстрировали, что алгоритм справляется со своей работой практически со 100% точностью – при этом, как заметили разработчики, ему достаточно лишь считывания одной-единственной сердечной пульсации, на основе чего ИИ продолжает выстраивать наиболее реалистичный исход ритма. Пока что разработка тестировалась исключительно при помощи ЭКГ-данных полностью здоровых и тяжело больных с точки зрения сердечной недостаточности индивидуумов.
И в этом кроется некоторое техническое ограничение разработки, поскольку несмотря на свою эффективность, пока что она натренирована определять аномалии и неправильный сердечный ритм исключительно на основании тяжелых случаев – что делает диагностику “средних” пациентов немного менее точной. Впрочем, разработчики из Суррея отметили, что они намерены продолжать работу и в скором времени представят обновленную версию своего комплексного CNN-алгоритма в действии, что должно быть весьма интересным моментом.
