Cette intelligence artificielle diagnostique l'insuffisance cardiaque avec une efficacité de 100%

La l'insuffisance cardiaque congestive (CHF) est une maladie chronique progressive qui affecte le pouvoir de pompage des muscles cardiaques.

Maintenant, grâce au développement d'un réseau de neurones, l'insuffisance cardiaque congestive peut être identifiée avec une précision de 100% à travers l'analyse d'un seul battement de coeur sans électrocardiogramme (ECG).

Juste un battement

Publié dans Journal du traitement et du contrôle du signal biomédical par des chercheurs de l'Université de Surrey, les résultats de cette étude suggèrent une amélioration radicale des méthodes de détection existantes de l'ICC, qui se concentrent généralement sur la variabilité de la fréquence cardiaque qui, bien qu'efficace, Il consomme beaucoup de temps et est sujet aux erreurs.

Ce n'est pas ce qui se passe avec cette nouvelle approche, qui ne fait aucune erreur, basée sur des réseaux de neurones hiérarchiques très efficaces pour reconnaître les modèles et les structures dans les données.

Plus précisément, le nouveau modèle utilise une combinaison d’outils de traitement du signal avancés apprentissage automatique dans les signaux ECG bruts.

Le modèle est également l'un des premiers à pouvoir identifier les caractéristiques morphologiques de l'ECG spécifiquement associées à la gravité de la maladie.

Avec environ 26 millions de personnes dans le monde touchées par une forme d'insuffisance cardiaqueCette recherche constitue un progrès important dans la méthodologie actuelle, permettant aux patients de poser un diagnostic plus tôt et plus efficace et soulageant ainsi les pressions économiques sur les ressources existantes.