Η μηχανική μάθηση βοηθά τους γιατρούς να διαγνώσουν την καρδιακή προσβολή

Η μηχανική μάθηση βοηθά τους γιατρούς να διαγνώσουν την καρδιακή προσβολή

Η μηχανική μάθηση βοηθά τους γιατρούς να διαγνώσουν την καρδιακή προσβολή.

Κάθε μέρα στις Ηνωμένες Πολιτείες περισσότεροι από 2.000 άνθρωποι παθαίνουν καρδιακή προσβολή, και μεταξύ αυτών, πάνω από 400 άτομα δεν λαμβάνουν την απαιτούμενη φροντίδα εγκαίρως.

Μια καρδιακή προσβολή συμβαίνει όταν κλείνουν οι αρτηρίες που τροφοδοτούν με αίμα την καρδιά. Χωρίς αίμα, η καρδιά δεν έχει τα απαραίτητα θρεπτικά συστατικά για να συνεχίσει να λειτουργεί κανονικά, και κατά συνέπεια ο άνθρωπος είναι καταδικασμένος να πεθάνει αν δεν προλάβει την κατάσταση.

Όσο περισσότερο καθυστερεί ένας ασθενής, τόσο πιο πιθανό είναι ότι η η καρδιακή προσβολή να προκαλέσει ανεπανόρθωτη βλάβη στην καρδιά. Ενώ οι ερευνητές έχουν σημειώσει πρόοδο στην ανίχνευση αυτής της πάθησης, οι βασικές μέθοδοι παραμένουν αμετάβλητες τα τελευταία χρόνια. Σήμερα, οι γιατροί χρησιμοποιούν τα ίδια ηλεκτροκαρδιογραφήματα (ECG) που αναπτύχθηκαν στις αρχές του 20ού αιώνα για την παρακολούθηση της ηλεκτρικής δραστηριότητας της καρδιάς.

Άσχετα με τη σοβαρότητα της καρδιακής προσβολής, οι γιατροί καλούνται να αντιμετωπίσουν το συγκεκριμένο πρόβλημα με απαρχαιωμένες τακτικές. Ωστόσο, οι υπάρχουσες μεθοδολογίες πρακτικά είναι αναξιόπιστες, αν αναλογιστούμε τι διαθέσιμα εργαλεία υπάρχουν για την αντιμετώπιση αυτού του φαινομένου, όπως η μηχανική μάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη που παραμένουν αναξιοποίητες.

Ακριβώς όπως τα δακτυλικά αποτυπώματα που είναι μοναδικά σε κάθε άνθρωπο, έτσι και η καρδιά έχει ένα ελαφρώς διαφορετικό σχήμα, μια διαφορετική δύναμη κτύπων από οποιοδήποτε άλλο. Για να μην αναφέρουμε, ο την περιοχή που βρίσκεται η καρδιά στην επιφάνεια του σώματος η οποία μπορεί να ποικίλει σημαντικά ανάλογα με το βάρος, το φύλο και τον γενικό τύπο του σώματος κάθε ανθρώπου. Αυτές οι παραλλαγές καθιστούν πολύ δύσκολο για τα αυτοματοποιημένα συστήματα να προβλέψουν τι συμβαίνει επακριβώς στη καρδιά. Αυτό απαιτεί ένα νέο σύστημα που μπορεί να προσαρμοστεί με βάση τη μοναδική μορφή και το σχήμα της καρδιάς για την ανίχνευση σοβαρών καρδιακών παθήσεων.

Για να βελτιωθούν οι τεχνικές μέτρησης του ηλεκτροκαρδιογραφήματος, μία ομάδα επιστημόνων χρησιμοποίησε τις πρόσφατες εξελίξεις στην επιστήμη των υπολογιστών για να “διδάξει” τους υπολογιστές, ούτως ώστε να διαβάζουν τα καρδιακά ηλεκτρικά σήματα. Με την ενσωμάτωση της μηχανικής μάθησης, τα ηλεκτροκαρδιογραφήματα μπορούν να δώσουν περισσότερες λεπτομέρειες στους καρδιολόγους, περισσότερο από ποτέ.

Πώς λειτουργεί η μηχανική μάθηση

Η μηχανική μάθηση είναι μια τεχνική που αναπτύχθηκε από τους ερευνητές για να διδάξουν στους υπολογιστές να αναγνωρίσουν τα μοναδικά χαρακτηριστικά σε σύνολα δεδομένων που δεν διακρίνονται εύκολα με γυμνό μάτι. Οι ερευνητές δίνουν στον υπολογιστή πολλαπλά σύνολα κατηγοριοποιημένων δεδομένων με διαφορετικά χαρακτηριστικά. Ο υπολογιστής στη συνέχεια “μαθαίνει” ποια χαρακτηριστικά μέσα στο σύνολο δεδομένων βρίσκονται σε διαφορετικές κατηγορίες. Αυτά τα χαρακτηριστικά που ανιχνεύονται από τον υπολογιστή είναι συχνά περίπλοκά και μπορεί να μην διακρίνονται από εξειδικευμένα άτομα που παρατηρούν την κατάσταση. Μόλις ο υπολογιστής μάθει ποιες λειτουργίες αντιστοιχούν σε διαφορετικές κατηγορίες, μπορεί να εφαρμόσει αυτή τη γνώση για να προσδιορίσει την κατηγορία στην οποία ανήκει ένα νέο σύνολο δεδομένων.

Πώς χρησιμοποιείται η μηχανική μάθηση.

Το Ινστιτούτο Επιστημονικών Υπολογισμών και Εμφάνισης (SCI) του Πανεπιστημίου της Γιούτα είναι παγκόσμιος ηγέτης στον τομέα της βιοϊατρικής πληροφορικής και της απεικόνισης. Το Ινστιτούτο SCI έχει 17 μέλη πλήρους φοίτησης, και περίπου 200 φοιτητές, προγραμματιστές και προσωπικό, μερικοί από τους οποίους ανήκουν επίσης στα τμήματα βιοϊατρικής, πληροφορικής, μαθηματικών και φυσικής. Ο πρωταρχικός ερευνητικός στόχος του Ινστιτούτου SCI είναι να δημιουργήσει νέες τεχνικές, εργαλεία και συστήματα επιστημονικής πληροφορικής που θα επιτρέπουν λύσεις σε σημαντικά προβλήματα στη βιοϊατρική, την επιστήμη και τη μηχανική. Το Ινστιτούτο SCI, το οποίο ονομάστηκε Κέντρο Αριστείας GPU της Nvidia, επιδιώκει να χρησιμοποιήσει τη δύναμη και την ευελιξία των σύγχρονων υπολογιστών για να προωθήσει την πρόοδο σε διάφορους τομείς.

Ένας εκπρόσωπος του Ινστιτούτου SCI αναφέρει τα εξής: Χρησιμοποιήσαμε τη μηχανική μάθηση για την ανίχνευση αλλαγών στο καρδιακό παλμό που δείχνουν τα πρώτα σημάδια της καρδιακής προσβολής. Η προσέγγισή μας απομονώνει τα ηλεκτρικά σήματα από την καρδιά και εξετάζει τις αλλαγές, πριν, κατά τη διάρκεια και μετά από προσομοιωμένες καρδιακές προσβολές. Ο υπολογιστής διαβάζει τότε αυτά τα σήματα και κατηγοριοποιεί τα δεδομένα. Σε σύγκριση με τους παραδοσιακούς ανθρώπινους παρατηρητές, ο υπολογιστής μπορεί να καθορίσει την εμφάνιση της καρδιακής προσβολής 10% ταχύτερα. Ο υπολογιστής ήταν επίσης 32% ακριβέστερος στην ανίχνευση των πρώτων σημείων της καρδιακής προσβολής. Κάθε πρόσθετο επεισόδιο που ανιχνεύεται από τον αλγόριθμο μηχανικής μάθησης είναι μια πιθανώς αποφευχθείσα εσφαλμένη διάγνωση.

Το μέλλον της ανίχνευσης της καρδιακής προσβολής

Η χρήση της μηχανικής μάθησης δίνει τη δυνατότητα να βοηθήσει τους γιατρούς να ανιχνεύσουν τις καρδιακές προσβολές με πιο εξελιγμένο και ακριβέστερο τρόπο. Οι γιατροί και οι εργαζόμενοι στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης θα έχουν σύντομα ένα καλύτερο εργαλείο για να σας ανιχνεύσουν και να σας αντιμετωπίσουντις καρδιακές παθήσεις κατά τη διάρκεια μιας από τις πιο δύσκολες περιστάσεις της ζωής για έναν άνθρωπο. Αυτό το εργαλείο θα μπορούσε ακόμη και να προστατεύσει τα άτομα που κινδυνεύουν από καρδιακές προσβολές, λόγω γενετικών προδιαγραφών ή περιβαλλοντικών παραγόντων. Αυτή η έρευνα θα μπορούσε να συμβάλει σε νέους τρόπους κατανόησης και ανίχνευσης των καρδιακών προσβολών, ίσως ακόμη, και να αποτρέψει το θάνατο, αν υπάρχει η κατάλληλη τεχνογνωσία, εργαλεία και έμπειροι άτομα.

ΑΦΗΣΤΕ ΜΙΑ ΑΠΑΝΤΗΣΗ

Παρακαλώ εισάγετε το σχόλιο σας!
Παρακαλώ εισάγετε το όνομά σας