Model de învățare profundă prezice tranziția de la ritmul cardiac normal la fibrilația atrială

Cercetătorii de la Centrul Luxemburghez pentru Biomedicină Sistemică (LCSB) al Universității din Luxemburg au dezvoltat un model de învățare automată profundă capabil să prezică tranziția de la ritmul cardiac normal la fibrilația atrială, oferind avertismente timpurii, cu aproximativ 30 de minute înainte de debut, cu o acuratețe de aproximativ 80%.
Acest model, denumit WARN (Warning of Atrial fibRillatioN), se bazează pe analiza datelor despre ritmul cardiac, recunoscând diferite faze ale ritmului cardiac și calculând o „probabilitate de pericol” de apariție a unui episod iminent de fibrilație atrială.

Modelul a fost antrenat și testat folosind înregistrări de 24 de ore colectate de la 350 de pacienți la Spitalul Tongji din Wuhan, China. Comparativ cu metodele existente, WARN este prima metodă care oferă avertismente semnificativ înainte de debutul fibrilației atriale. În plus, modelul funcționează eficient utilizând doar date despre intervalele R-R, care pot fi obținute de pe dispozitive portabile accesibile, cum ar fi ceasurile inteligente.

Aceste rezultate deschid posibilități pentru monitorizarea în timp real și emiterea de avertismente timpurii prin dispozitive wearable, îmbunătățind gestionarea preventivă a fibrilației atriale și potențial reducând intervențiile de urgență și îmbunătățind rezultatele pentru pacienți. În continuare, cercetătorii intenționează să dezvolte modele personalizate, utilizând datele continue furnizate de ceasurile inteligente pentru a rafina și recalibra modelul pentru fiecare pacient în parte, sporind performanța și anticiparea avertismentelor. Această abordare ar putea deschide calea pentru noi studii clinice și intervenții terapeutice inovatoare.

sursa: Science Daily