Иновативна система за изкуствен интелект (ИИ), разработена от учени, има потенциала да предвиди започването на фибрилацията на предсърдията—преобладаващо форма на сърдечна аритмия—до 30 минути предварително с точност от 80 процента.
Пионерската технология, установена от отдаден екип, който включва експерти от Университета на Люксембург, използва дълбоки алгоритми за обучение за проследяване на сърдечни ритъми и уведомява потребителите за евентуални нередности. Системата за Предотвратяване на Фибрилацията на Предсърдията чрез Ранно Разпознаване (WARN) може да промени мониторинга на личното здраве, като използва обикновени устройства като смарт-часовници и смартфони.
Този напредничав модел претърпя строга обучение с продължителни записи на сърдечни ритми от над триста различни пациенти. Той цели да помогне на индивидите да предотвратят разстройствата на сърдечния ритъм, като доставя своевременни предупреждения, поощряващи незабавно действие за възстановяване на сърдечния баланс.
Дълбокоразвитата рамка в рамките на WARN се отличава с интригуващия си, многопластов анализ, установявайки нов стандарт в предварителните медицински предупреждения. Изследователите са уверени, че ниската изисквана за изчислителна мощ прави пътя за безпрепятствено интегриране в ежедневни носими гаджета.
Публикувано в научното списание Patterns, проучването подчертава както непрекъснатата обработка на данни от носимите устройства може да насърчи разработването на системи за реално време на сърдечен мониторинг, революционизиращи предварителната грижа за сърдечните условия. Авторите на проучването виждат бъдеще, където носимите технологии не само ще следят, но и ще предвещават здравни събития, значително подпомагайки пациентската автономност и активното управление на здравето.
Едно от основните въпроси, които възникват при обсъждането на ИИ модели като WARN за предвиждане на сърдечна аритмия, е: „Как ще въздейства използването на такива ИИ системи в ежедневните устройства върху здравната система и ролята на медицинските специалисти?“ Интеграцията на прогностична аналитика чрез ИИ в обичайните носими технологии може да подобри стратегиите за ранно откриване и предотвратяване на фибрилацията на предсърдията и други сърдечни състояния. Този преход може потенциално да намали натоварването върху здравните грижи, като намали необходимостта от спешни намеси и подобри резултатите за пациентите чрез своевременно управление.
Въпреки това съществуват ключови предизвикателства и контроверзии, свързани с тази тема. Един от предизвикателствата е защитата на данните и сигурността. Тъй като тези устройства събират непрекъснати здравни данни, те трябва да гарантират, че данните на потребителите са защитени и не са податливи на нарушения. Освен това може да възникне контроверзия относно прекомерната зависимост от технологията за здравен мониторинг и потенциалът за технологията да пропусне или да грешно диагностицира състояния, които медицински специалист може да улови.
Предимствата на такива системи включват:
– Ранно откриване: Потенциално опасни състояния като фибрилация на предсърдията могат да бъдат открити дълго преди проявата на симптоми, позволявайки ранно вмешателство.
– Удобство: Непрекъснатото мониториране чрез носимите устройства е по-удобно за пациентите от редовни посещения на здравни заведения.
– Овластяване: Такива системи могат да овластят пациентите да играят активна роля в управлението на своето здраве.
От друга страна, недостатъците могат включват:
– Зависимост от технологията: Лицата може да станат прекомерно зависими от носимата технология, възможно е тя да игнорира бодилните си признаци и симптоми, които технологията може да не забележи.
– Точност и надеждност: Въпреки че системата се хвали с точност от 80%, съществува 20% вероятност за грешни отрицателни или положителни резултати, което може да доведе до излишна тревожност или пропуснати симптоми.
– Достъпност и равенство: Широкото разпространение на напредналите здравни технологии може да бъде ограничено от социално-икономически фактори, което може да увеличи здравните различия.
За тези, които желаят да се запознаят повече за институцията зад това проучване, можете да посетите Университета на Люксембург. Имайте предвид, че информация относно системата WARN и нейният напредък вероятно ще бъде достъпна чрез прес съобщения, академични публикации и актуализации на официалните канали на университета.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it