ИИ играет все более важную роль в медицинской помощи, от выявления диабета и медицинских осмотров, к тому, чтобы полностью заменить врачей. Теперь он способен распознавать опасные для жизни условия, когда традиционные диагностические инструменты не могут. AliveCor, компания, стоящая за KardiaBand, использовала компьютерное обучение для выявления пациентов с синдромом Long QT (LQTS), которое часто остается незамеченным.

Интервал QT - это мера времени между началом волны Q и окончанием волны T в электрическом цикле сердца - по существу, длительностью времени, которое требуется сердцу для перезарядки между ударами. LQTS означает, что сердце занимает больше времени, чем обычно, чтобы зарядиться, и может привести к затемнениям, судорогам, трепетанию и даже смерти. Это относительно редкое заболевание, поражающее одного из каждых 2000 человек и обычно наследственное или инициированное наркотиками с потенциалом удлинения QT, таким как антибиотики и антидепрессанты. Но это очень сложно диагностировать. До 50 процентов пациентов с генетически подтвержденными LQTS показывают нормальный интервал QT на их электрокардиограмме (ЭКГ).

Однако AliveCor представила исследования, свидетельствующие о том, что глубокая нейронная сеть ИИ может успешно идентифицировать пациентов LQTS независимо от их нормального чтения ЭКГ. Данные показывают специфичность 81%, чувствительность 73% и общую точность 79%. Результаты были получены таким образом, что KardiaMobile от AliveCor и KardiaBand также могут быть полезны при обнаружении скрытого состояния.

Старший автор исследования Майкл Дж. Аккерман сказал «потрясающе», что технология может идентифицировать случай LQTS между двумя пациентами с идентичными QT-интервалами. Генеральный директор AliveCor Вик Гундотра отметил, что «не может быть лучшей иллюстрации важности ИИ для медицинской науки, чем использовать его, чтобы обнаружить то, что иначе невидимо».