Кардиолог, который никогда не делает ошибок. Это алгоритм

  1. Алгоритм, разработанный в Стэнфордском университете, работает намного лучше
  2. Цифровые врачи - будущее медицины
  3. Постоянный мониторинг также имеет свои недостатки

Аритмия или нерегулярное сердцебиение могут быть совершенно безвредными. Это также может быть симптомом серьезного заболевания и причиной немедленного визита к кардиологу. Насколько эти нарушения можно заметить вообще. Вскоре эта проблема может исчезнуть.

Все, что вам нужно, это приспособляемое устройство, оснащенное пульсометром и новым алгоритмом, разработанным исследователями из Стэнфордского университета. Ни один человеческий кардиолог не может сравниться с ним. Например, потому что ни у одного врача не было бы столько времени, чтобы проанализировать сотни часов сохраненного сердцебиения.

Диагностика людей с сердечной аритмией сводится к подключению их под электрокардиограф (ЭКГ) в кабинете врача. Если тест окажется слишком коротким и не выявит искомую проблему, кардиолог может принять решение установить портативную ЭКГ, которая будет контролировать частоту сердечных сокращений пациента в течение нескольких недель.

Врач должен проанализировать эти данные «вручную», а затем правильно диагностировать проблему. Таким образом, недостаточно, чтобы человек с аритмией доложил об этом врачу, он все же должен найти того, кто сможет обнаружить проблему и поставить точный диагноз.

Алгоритм, разработанный в Стэнфордском университете, работает намного лучше


Эндрю Нг и команда Стэнфордского машинного обучения полностью развились новый путь диагностировать нарушения ритма сердца. Их алгоритм, основанный на машинном обучении, был «подпитан» огромным количеством данных от устройств ЭКГ, предоставленных iRhytm. Основываясь на них, алгоритм научился распознавать 14 различных типов аритмий.

Различия в биении сердца при различных аритмиях могут быть очень тонкими. Например, две формы аритмий, известные как синдром синоатриальной блокады второй степени, выглядят очень похожими. Один из них, однако, требует немедленного визита к врачу, а второй вообще не нуждается в лечении, - говорит Пранав Раджпуркар, соавтор исследования по цифровому кардиологу.

Чтобы проверить эффективность своей идеи, Нг попросил шесть кардиологов проанализировать 300 необработанных показаний ЭКГ, и на их основе они обнаружили и диагностировали столько же случаев аритмий сердца. Диагнозы человека сравнивались с теми, которые были разработаны по алгоритму. В большинстве случаев компьютерный врач оказывался либо одинаково эффективным, либо лучше, чем специалисты-люди.

Цифровые врачи - будущее медицины

Аритмия или нерегулярное сердцебиение могут быть совершенно безвредными

Измерения для всего эксперимента проводились с использованием прибора Zio XT американской компании iRhythm.

Теперь представьте, что каждый из нас носит браслет на запястье, который контролирует частоту сердечных сокращений и другие жизненно важные параметры. Данные от них отправляются в реальном времени в облако, где медицинские алгоритмы анализируют их в поисках даже самых маленьких признаков заболевания 24 часа в сутки, 7 дней в неделю.

Проснулся в прединфарктном состоянии? Ваш смартфон или другой помощник немедленно сообщит вам, предлагая немедленное посещение больницы. В будущем такую ​​систему удаленной диагностики можно было бы комбинировать с электронным помощником, который проглатывается "Instalowalibyśmy" дома у меня в животе. Если бы мы оснастили такой гаджет дозатором лекарств, например, для лечения гипертонии, наше здоровье было бы отрегулировано почти на 100%. автоматически.

автоматически

Капсулы этого типа могут контролировать наши жизненно важные функции изнутри в будущем.

Диагностические алгоритмы, подобные разработанным Stanford Machine Learning Group, имеют еще одно очень важное преимущество. Они не люди. Это означает, что они никогда не устают, не раздражаются, не приходят на работу по поводу похмелья и не анализируют в уме последний спор с моей женой / женой, когда они пытаются поставить нам точный диагноз.

IBM Watson уже является одним из самых эффективных специалистов по диагностике и лечению рака. Глубокий пациент, проанализировав несколько сотен карт пациентов, узнал, как диагностировать психические расстройства, такие как шизофрения. Самое приятное то, что никто даже точно не знает, как алгоритм способен распознавать их с такой высокой эффективностью.

Диагностика основана (в упрощенном виде) на выявлении и интерпретации паттернов или симптомов, возникающих при данном заболевании. Фиолетовые пятна на верхних веках и опухшие глазницы? Хороший специалист свяжет это с возможным раком молочной железы. Очаговая алопеция? Это может быть одним из первых симптомов гипотиреоза. И так далее.

Находясь на современном технологическом уровне, где мы можем научить компьютеры распознавать их, мы теряем наше «преимущество». Машина всегда работает с одинаковой эффективностью. Человек? У него должен быть хороший день. А иногда, как и в любом другом занятии, счастье. Он также должен быть доступен в первую очередь, и его время также стоит.

Постоянный мониторинг также имеет свои недостатки

С одной стороны, звучит великолепно будущее, в котором каждый человек круглосуточно контролирует свой медицинский помощник. Большинство заболеваний распознаются на основании их первых симптомов, благодаря которым их лечение намного быстрее и проще. С другой стороны, согласившись постоянно следить за своим здоровьем, мы согласимся на следующую форму наблюдения.

Такая инициатива не должна выходить даже со стороны какого-то антиутопического государственного режима. Для нашей страховой компании достаточно предложить нам очень привлекательные условия полиса в обмен на установку такого помощника на нашем запястье или где-либо еще. Службы определенно захотят получить доступ к данным такого типа. На их основе вы сможете, наконец, установить даже самые интимные подробности нашей жизни.

Однако я сомневаюсь, что у большинства людей возникнут какие-либо проблемы с этим.

Проснулся в прединфарктном состоянии?
Фиолетовые пятна на верхних веках и опухшие глазницы?
Очаговая алопеция?
Человек?