Учёные из США представили инновационную модель глубокого обучения EchoNext, способную выявлять структурные заболевания сердца по данным электрокардиограммы (ЭКГ). Разработанная на основе более 1 миллиона записей ЭКГ и эхокардиограмм из восьми больниц Нью-Йорка, модель продемонстрировала высокую точность диагностики, превосходя в контролируемых условиях опытных кардиологов.
Структурные заболевания сердца, включая пороки клапанов, сердечную недостаточность и гипертрофию, затрагивают десятки миллионов людей по всему миру. Однако диагностика этих заболеваний часто затруднена из-за ограниченного доступа к дорогостоящим методам визуализации, таким как эхокардиография. В ответ на эту проблему EchoNext использует данные ЭКГ — доступные и недорогие для получения, что позволяет значительно расширить возможности ранней диагностики.
Модель EchoNext была обучена на обширном и разнообразном наборе данных, что обеспечило её высокую точность и стабильную работу в различных клинических условиях и среди разных этнических групп. Кроме того, модель продемонстрировала способность выявлять ранее не диагностированные заболевания сердца в клинических испытаниях, проведённых среди пациентов без предыдущих кардиологических обследований.
Важным аспектом исследования стало публичное предоставление весов модели и обширного аннотированного набора данных, что открывает новые возможности для дальнейших исследований и разработки аналогичных инструментов в области кардиологии, сообщает издание Nature.
Ранее казанские ученые создали органоминеральный препарат против рака кишечника.
Также спустя 20 лет исследований ученый нашел возможное доказательство жизни на Марсе.