Машинное обучение помогает выявить скрытые риски: новый подход к анализу ЭКГ

Новая модель искусственного интеллекта нашла скрытые сигналы в обычных тестах сердца. Эти сигналы помогают предсказать, у каких пациентов после операции могут быть опасные осложнения. Новая модель работает лучше, чем существующие способы оценки рисков.

Исследователи из Университета Джонса Хопкинса показали, что простые и недорогие тесты можно использовать для важных решений о здоровье пациентов. Это может изменить подход к лечению и снизить риски для пациентов и врачей.

«Мы обнаружили, что обычные тесты сердца содержат важную информацию, которую трудно увидеть обычным способом, — сказал Роберт Д. Стивенс из Медицинского центра Джонса Хопкинса. — Её можно найти только с помощью машинного обучения».

Исследование опубликовано в Британском журнале анестезиологии.