Sztuczna inteligencja (AI) może przyspieszyć, ułatwić i obniżyć koszty wykrywania migotania przedsionków (AF)
Sztuczna inteligencja zmniejsza rutynową pracę lekarzy. W kardiologii startup Cardiomatics analizuje dane z Holterów EKG i dostarcza lekarzom analizy oparte na algorytmach wypracowanych na podstawie dowodów naukowych.
AF jest jednym z kontekstów tej zautomatyzowanej oceny. Długoterminowe EKG dostarczają informacji o AF istotnych dla pacjentów, którzy doświadczyli incydentu naczyniowo-mózgowego. Dzięki AI kardiolodzy oraz pacjenci korzystają z uproszczonych procesów i szybkiego diagnozowania AF. Zebraliśmy 7 kluczowych aspektów, które mogą być przydatne przy wyborze rozwiązania opartego na AI.
Szybkie i niezawodne diagnozowanie
- Szybka pierwsza ocena EKG: W szpitalach takich jak Szpital Interlaken, monitorowanie długoterminowe po udarze powoduje problemy z dostępnością personelu. Szwajcarski szpital zdecydował się na platformę analizy EKG Cardiomatics; ta aplikacja internetowa umożliwia bezpośrednie przesyłanie wyników z rejestratorów EKG, z jakością poprawioną dzięki zaawansowanej redukcji szumów i przyjaznym raportom dostarczanym przez internet. To przyspiesza diagnozę przez lekarza i kolejne procesy.
- Najwyższa precyzja na podstawie danych milionów pacjentów: Kardiolodzy w Interlaken oraz w wielu innych szpitalach uważają, że wyniki generowane przez to rozwiązanie analizy zasilanej przez AI są bardzo dobre i niezwykle pomocne w ich diagnozie. Algorytmy oparte są na ponad miliardzie uderzeń serca z dziesiątek tysięcy wielokanałowych Holterów EKG interpretowanych przez Cardiomatics dla licznych klientów i partnerów szpitalnych.
- Stałe monitorowanie pacjentów z grup ryzyka: Ryzyko udaru u pacjentów z AF jest pięciokrotnie większe w porównaniu do osób zdrowych. Dlatego Cardiomatics koncentruje się na optymalizacji wykrywania AF – co zapewnia szereg opcji dla dalszych zastosowań.
- Wczesne diagnozowanie AF i innych chorób: W badaniach oprogramowanie Cardiomatics wykazało skuteczność w unikaniu błędów ludzkich przy wykrywaniu nieprawidłowości. Przyspieszenie diagnozy wspieranej przez AI oznacza, że leczenie może się rozpocząć wcześnie, co pomaga unikać systemowych zdarzeń zatorowych z poważnymi konsekwencjami dla zdrowia pacjenta i kosztami dla społeczności.
- Więcej czasu dla kardiologów: Procesy o większej wydajności dzięki oprogramowaniu do analizy opartemu na AI pozwalają lekarzom przeznaczyć więcej czasu na skupienie się na pacjentach, profilaktyce i leczeniu. Lekarze doceniają tę korzyść; zarówno w zespole Interlaken, jak i w innych szpitalach, nikt nie chciałby dzisiaj rezygnować z tego wygodnego rozwiązania.
- Dane oparte na wielkim obrazie pacjenta: Analizy z oprogramowania Cardiomatics dostarczają kluczowego elementu układanki, który lekarze potrzebują do poszukiwania przyczyn np. choroby sercowo-naczyniowej u danego pacjenta. Pozwala to lekarzom tworzyć holistyczny obraz pacjenta i określać odpowiednie środki terapeutyczne i profilaktyczne dla osiągnięcia jak najlepszych rezultatów.
- Więcej danych zapewnia wgląd poza pojedynczego pacjenta: Informacje pozyskane z big data, takie jak miliony sygnałów EKG, pomagają w poszerzaniu wiedzy w społeczności medycznej. Podczas gdy Cardiomatics, jako przykład, wykorzysta te dane do jeszcze precyzyjniejszego i szybszego tworzenia swojego oprogramowania, badacze mogą wykorzystać dane i analizy do badania również podstawowych przyczyn innych stanów oraz potencjalnych nowych terapii oraz metod zapobiegania.
Coraz więcej szpitali polega na zaawansowanym oprogramowaniu opartym na AI do optymalizacji swoich procesów w kontekście długoterminowej oceny EKG. Cardiomatics zaprasza wszystkich dostawców opieki na całym świecie do dyskusji na temat poprawy precyzji i efektywności swoich procesów oraz przyjmuje propozycje współpracy w obiecujących badaniach.