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Les essais cliniques commencent du moniteur alimenté par l'IA Cambridge Heartwear qui identifie les personnes à risque d'accident vasculaire cérébral

Des essais cliniques sont en cours d'un nouveau moniteur cardiaque portable à faible coût de démarrage de Cambridge qui utilise l'intelligence artificielle pour identifier les personnes à risque d'un accident vasculaire cérébral. appareil sans fil emballé de capteur de Cambridge Heartwear prend sur des rythmes cardiaques dangereux et irréguliers, qui passent souvent inaperçus jusqu'à ce que après un AVC a eu lieu.

Prof Roberto Cipolla Cambridge Heartwear, Dr Rameen Shakur et James Charles, un post-doc dans le groupe Prof Cipolla

Prof Roberto Cipolla Cambridge Heartwear, Dr Rameen Shakur et James Charles, un post-doc dans le groupe Prof Cipolla

Le concept est né d'une perte personnelle.

Dans 2015, un an après son père est mort d'un accident vasculaire cérébral, Professeur Roberto Cipolla, de l'Université de Cambridge de Département de génie, rencontré cardiologue et Dr Rameen Shakur clinique universitaire et a commencé une collaboration de recherche qui a conduit la société en formation dans 2017.

Cambridge Heartwear a créé un dispositif sans fil emballé capteur
Cambridge Heartwear a créé un dispositif sans fil emballé capteur

Accidents vasculaires cérébraux et la mortalité lié à l'AVC et la morbidité affecte 120,000 personnes au Royaume-Uni chaque année. Il est le quatrième plus grand tueur du pays, avec plus de 23,000 décès l'an dernier, et le NHS dépense 2,5 milliards de £ par an sur le traitement neurologique et la réadaptation des patients victimes d'AVC.

Le cœur le plus courant perturbation du rythme, qui affecte plus d'un million de personnes au Royaume-Uni, est la fibrillation auriculaire (DE).

Les données nationales et internationales suggère plus 80 pour cent de ceux qui meurent ou qui sont laissés à des déficits neurologiques graves suite à un accident vasculaire cérébral a un rythme cardiaque irrégulier comme la cause sous-jacente, ce qui signifie un diagnostic précoce pourrait faire une réelle différence.

Dr Shakur, qui était autrefois un Wellcome Trust Fellow clinique à Cambridge et est maintenant basé au MIT en Amérique, m'a dit: « Il est logique de chercher AF avant que quelqu'un a un accident vasculaire cérébral et de mettre en place un traitement préventif. Malheureusement, les technologies et les systèmes de soins cliniques que nous avons actuellement en place ne font pas vraiment cela. »

électrocardiogrammes (électrocardiogrammes) sont utilisés pour surveiller le rythme cardiaque. Mais pour utiliser à l'extérieur d'une chirurgie ou un hôpital GP, un dispositif encombrant £ 2000 appelé un moniteur Holter est attaché à la poitrine d'un patient par l'intermédiaire 12 pistes, et qui est porté autour de 24 heures.

Il peut alors prendre quatre à six semaines à compter de la date de la saisine par un médecin généraliste au anaylsis des données du moniteur Holter.

« Si vous vous portez un ECG sur une longue période de temps, vous recueillez une énorme quantité de données,» A déclaré le Dr Shakur. « Trouver une irrégularité parmi tous les rythmes normaux peut être comme chercher une aiguille dans une botte de foin. Je voulais automatiser ce processus, aider le patient à obtenir un diagnostic et commencer sur le traitement « .

Travailler avec le professeur Cipolla, un leader mondial dans les applications de vision informatique et le monde réel, et les étudiants du Département de génie, le moniteur Heartsense unique a été développé avec des algorithmes puissants qui peuvent interpréter automatiquement des données ECG avec une précision ci-dessus 95 pour cent.

le Cambridge Science Park la société a obtenu un financement l'an dernier pour construire et tester 100 prototypes et étendre la capacité de l'appareil AI.

Heartsense comprend un multiple de plomb ECG, détection d'oxygène, un dispositif de suivi de la température et, qui peut être confortablement porté par les patients, tandis que son multiple, capteurs indépendants, qui produisent des données spécifiques et sensibles, sont enfermés dans un boîtier étanche robuste.

L'équipe de développement des connaissances de l'anatomie et utilisé électrophysiologie clinique assurer la sortie maximale du signal et les données produites est beaucoup plus sensible que celui du plomb unique courant des dispositifs portables.

Ces données sont transmises en continu sans fil en temps réel au nuage, où des algorithmes adaptatifs AI identifient des rythmes irréguliers et dangereux cliniquement pertinents.

L'objectif était de créer des algorithmes qui pourraient apprendre à partir d'une quantité limitée de supervision du cardiologue.

« Notre objectif était de ne pas remplacer les cardiologues, mais pour leur apporter un soutien de diagnostic en temps réel,« A déclaré le professeur Cipolla.

Pour faciliter l'adoption par les cliniciens, l'équipe a également veillé à ce que la sortie des algorithmes AI inclus les informations couramment utilisées par un cardiologue.

« Cela n'a pas été nécessaire pour le diagnostic final, mais a rendu le système un peu plus compréhensible et explicable que les systèmes d'apprentissage en profondeur typiques, qui sont encore considéré comme des boîtes noires,« Prof Cipolla noté.

Calcul des coûts sensiblement inférieure à un moniteur Holter, a été développé un design ergonomique de l'appareil avec l'aide du Royal College of Art.

Les patients sont maintenant inscrits des soins primaires dans le Lancashire pour les essais cliniques du produit.


La source:

http://www.cambridgeindependent.co.uk

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