ロンドン、3月30日（SocialNews.xyz）人工知能（AI）は、科学者が心停止と突然死を引き起こす可能性のある深刻な不整脈のリスクがある患者を特定するのに役立ちます。
European Heart Journalに掲載される新しい研究の一環として、人間の脳を模倣した人工ニューロンのネットワークは、米国の同僚と協力して、Inserm、Paris Cite University、Paris Public Hospitals Group（AP-HP）の研究者によって開発されました。
240 000を超える外来心電図からのデータの分析中に、このアルゴリズムは、70％以上の症例で次の2週間以内に心停止を引き起こすことができる深刻な不整脈のリスクがある患者を特定しました。
毎年、突然の心臓死は、世界中で500万人以上の死亡を担当しています。
AIは、新しい研究によると、致命的な心停止を引き起こす可能性のある原因不明の心臓リズム障害 – 原因不明の心臓リズム障害の予想を改善するのに役立ちます。
この研究の一環として、人工ニューロンのネットワークは、パリのカイト大学とハーバード大学と共同で、会社（Philips Group）のエンジニアチーム（Philips Group）によって開発されました。
このアルゴリズムが行うことは、心臓突然死の予防を改善するために、人間の脳の機能を模倣することです。
研究者は、6か国（米国、フランス、英国、南アフリカ、インド、チェコ）で収集された240 000の外来心電図からのデータのおかげで、数百万時間の心拍を分析しました。
人工知能のおかげで、研究者は不整脈のリスクを告げる新しい弱い信号を特定することができました。彼らは、心臓の収縮と弛緩の完全なサイクル中に心室を電気的に刺激して弛緩させるために必要な時間に特に興味がありました。
「電気信号を24時間分析することで、今後2週間以内に深刻な心臓の不整脈を発症しやすい被験者を特定できることに気付きました。治療せずに致命的な心臓停止に向けて進行する可能性がある」と、パリ型型研究センターの研究者であるローレントフィオリーナ博士（Parck）の研究者であるLaurent Fiorina博士は説明しました。
人工ニューラルネットワークは依然として評価段階にありますが、この研究では、症例の70％でリスクのある患者を検出することができ、症例の99.9％でリスクのない患者を検出できることが示されました。
将来的には、このアルゴリズムを使用して、病院のリスクのある患者を監視できます。そのパフォーマンスが洗練されている場合、血圧を測定して高血圧のリスクを明らかにする外来ホルターなどのデバイスでも使用できます。スマートウォッチでも使用できます。
研究者は現在、現実世界の条件下でこのモデルの有効性をテストするために、前向き臨床研究を実施することを目指しています。
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出典：IANS
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