Rozpoczęły się badania kliniczne monitora Cambridge Heartwear ze sztuczną inteligencją, który identyfikuje osoby zagrożone udarem

Trwają badania kliniczne nowego, niedrogiego, nadającego się do noszenia monitora pracy serca Cambridge, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do identyfikacji osób zagrożonych udarem. Bezprzewodowe urządzenie Cambridge Heartwear z czujnikami wykrywa niebezpieczne i nieregularne rytmy serca, które często pozostają niewykryte do momentu wystąpienia udaru mózgu.

Profesor Roberto Cipolla . z Cambridge Heartwear, Dr Rameen Shakur i James Charles, staż podoktorski w grupie prof. Cipolli

Koncepcja zrodziła się z osobistej straty.

w 2015, rok po tym, jak jego ojciec zmarł z powodu udaru mózgu, Profesor Roberto Cipolla, z University of Cambridge Wydział Inżynierii, spotkał się z kardiologiem i naukowcem klinicznym dr Rameen Shakur i rozpoczął współpracę badawczą, która doprowadziła do powstania firmy w 2017.

Udar i śmiertelność związana z udarem a zachorowalność wpływa 120,000 osób w Wielkiej Brytanii każdego roku. To czwarty największy zabójca w kraju, z więcej niż 23,000 zgony w zeszłym roku, a NHS wydaje 2,5 miliarda funtów rocznie na leczenie neurologiczne i rehabilitację pacjentów po udarze mózgu.

Najczęstsze zaburzenie rytmu serca, który dotyczy ponad miliona osób w całej Wielkiej Brytanii, jest migotanie przedsionków (Z).

Dane krajowe i międzynarodowe sugerują więcej niż 80 procent osób, które umierają lub mają poważne deficyty neurologiczne po udarze, miało nieregularne bicie serca jako podstawową przyczynę, co oznacza, że ​​wczesna diagnoza może naprawdę zmienić.

Dr Shakur, który był wcześniej Wellcome Trust Clinical Fellow w Cambridge, a obecnie pracuje w MIT w Ameryce, powiedział: „Rozsądne jest podjęcie AF przed udarem mózgu i wdrożenie leczenia zapobiegawczego. Niestety, technologia i systemy opieki klinicznej, które obecnie stosujemy, tak naprawdę tego nie robią”.

Elektrokardiogramy (EKG) służą do monitorowania rytmu serca. Ale używać go poza gabinetem lekarskim lub szpitalem, nieporęczne urządzenie o wartości 2000 funtów zwane monitorem holterowskim jest przymocowane do klatki piersiowej pacjenta za pomocą 12 wskazówki, i jest noszony przez 24 godziny.

Następnie może upłynąć od czterech do sześciu tygodni od daty skierowania przez lekarza rodzinnego do analizy danych z monitora Holtera.

„Jeśli nosisz EKG przez długi czas, zbierasz ogromną ilość danych,” powiedział dr Shakur. „Znalezienie nieregularności wśród wszystkich normalnych rytmów może być jak szukanie igły w stogu siana. Chciałem zautomatyzować ten proces, pomoc pacjentowi w postawieniu diagnozy i rozpoczęciu leczenia.”

Współpraca z prof. Cipolla, światowy lider w dziedzinie wizji komputerowej i rzeczywistych aplikacji, oraz studenci z Wydziału Inżynierii, unikalny monitor Heartsense został opracowany wraz z potężnymi algorytmami, które mogą automatycznie interpretować dane EKG z dokładnością powyżej 95 procent.

ten Park Nauki w Cambridge firma zabezpieczyła w zeszłym roku finansowanie na budowę i testy 100 prototypy i rozszerzenie możliwości AI urządzenia.

Heartsense zawiera wieloodprowadzeniowe EKG, wykrywanie tlenu, urządzenie do pomiaru temperatury i śledzenia, który może być wygodnie noszony przez pacjentów, podczas gdy jego wielokrotność, niezależne czujniki, które produkują konkretne i wrażliwe dane, zamknięte są w solidnej wodoodpornej obudowie.

Zespół programistów wykorzystał wiedzę z zakresu anatomii klinicznej i elektrofizjologii, aby zapewnić maksymalny sygnał wyjściowy, a generowane dane są znacznie bardziej czułe niż w przypadku obecnych jednoprzewodowych urządzeń do noszenia.

Te dane są przesyłane bezprzewodowo w czasie rzeczywistym do chmury, gdzie adaptacyjne algorytmy sztucznej inteligencji identyfikują klinicznie istotne nieregularne i niebezpieczne rytmy.

Celem było stworzenie algorytmów, które mogłyby uczyć się pod ograniczonym nadzorem kardiologa.

„Naszym celem nie było zastąpienie kardiologa, ale aby dać im wsparcie diagnostyczne w czasie rzeczywistym,„Powiedział prof. Cipolla.

Aby pomóc w adopcji przez klinicystów, zespół upewnił się również, że dane wyjściowe algorytmów sztucznej inteligencji zawierają informacje powszechnie używane przez kardiologa.

„Nie było to konieczne do ostatecznej diagnozy, ale sprawiło, że system był nieco bardziej zrozumiały i wytłumaczalny niż typowe systemy głębokiego uczenia się”, które wciąż są uważane za czarne skrzynki,”Zwrócił uwagę prof. Cipolla.

Kosztuje znacznie mniej niż monitor Holtera, ergonomiczna konstrukcja urządzenia została opracowana przy pomocy The Royal College of Art.

Pacjenci są obecnie zapisywani z podstawowej opieki zdrowotnej w Lancashire do badań klinicznych produktu.

Źródło:

http://www.cambridgeniezależny.co.uk