Algorytm pozwoli wykryć zawał. Obliczy nawet, kiedy można się go spodziewać

Naukowcy po raz kolejny wykorzystali algorytm uczenia maszynowego, aby rozwiązać istotne problemy medyczne. Dzięki niemu grupa badaczy z Japonii była w stanie z dużym prawdopodobieństwem przewidzieć, kiedy u pacjenta wystąpi zatrzymanie krążenia.

Badanie, które ukazało się na łamach czasopisma naukowego "Heart" opisuje ostatnie dokonania japońskich naukowców. Badaczom udało się opracować specjalny model predykcyjny, bazujący na sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym, który uwzględnia wiele zmiennych meteorologicznych i chronologicznych.

W swoich analizach naukowcy skupili się na przypadkach pozaszpitalnego zatrzymania krążenia (OHCA - out-of-hospital cardiac arrest), które uznaje się za niezwykle groźne. Duńskie badania przeprowadzone na podstawie rejestru Danish Cardiac Arrest Registry (2001-2014) wykazały, że OHCA przeżywa mniej niż 10 proc. osób, u których się pojawiło.

Przy uwzględnieniu wyników badań serca pacjentów, a także danych związanych z porą roku, temperaturą, wilgotnością, ciśnieniem atmosferycznym, opadami itp., model jest w stanie obliczyć z dużym prawdopodobieństwem, kiedy u danej osoby może dojść do zawału. Model korzystając z informacji na temat osób, które już przeszły zawał, uczył się i doskonalił swoje działanie. Był też w stanie wykryć pewne powtarzające się wzorce. Naukowcy dostrzegli, że ryzyko wystąpienia OHCA było większe w niedziele oraz poniedziałki, a także święta. Sprzyjały mu również gwałtowne spadki temperatur.

W badaniu eksperci bazowali na danych zgromadzonych w latach 2005–2013 przez ogólnokrajowy rejestr OHCA (uwzględniający 525 tys. przypadki zawałowe), a także na algorytmie "eXtreme Gradient Boosting". Jego skuteczność sprawdzili na danych pochodzących z lat 2014–2015 (uwzględniających 135 tys. przypadków zawałowych). Testy wykazały, że model można uznać za wysoce precyzyjny.