در سال‌های اخیر، توسعه فناوری‌های هوش مصنوعی در حوزه پزشکی، منجر به ایجاد دستگاه‌های پیشرفته‌ای شده است که قادر به نظارت و تشخیص زودهنگام مشکلات قلبی هستند. یکی از این دستگاه‌های نوآورانه، دکتر آرامیس است که با استفاده از هوش مصنوعی، به صورت مداوم بر سلامت قلب شخص نظارت می‌کند و او را از هرگونه بی نظمی آگاه می‌سازد.
تشخیص فیبریلاسیون دهلیزی توسط دستگاه ECG هنگامی که ریتم به وضوح منظم است و امواج P قبل از هر کمپلکس QRS آشکار می شود. این دستگاه همچنین دارای انفارکتوس میوکارد دیواره تحتانی است.
متخصصان قلب به طور مرتب بیماران را بر اساس گزارش های نادرست دستگاه ECG ارجاع می دهند که تشخیص اشتباه ریتم قلب یا تشخیص بیش از حد سکته قلبی قبلی شایع ترین آنهاست. ممکن است پزشک ارجاع کننده سعی نکرده باشد ECG را تفسیر کند یا نگران عواقب پزشکی یا پزشکی قانونی عدم توافق با دستگاه نباشد.
اغلب، فکس یا ایمیل یک کپی با کیفیت بالا از ردیابی به متخصص قلب، مشکل را فورا حل می‌کند (عکس ارسالی از تلفن می‌تواند کافی باشد اما به خوبی نیست)، اگرچه هر متخصص قلب در تفسیر ECG فوق‌العاده نیست! دقت ماشین در حال بهبود است، اما الگوریتم‌ها بین ماشین‌ها متفاوت است. هیچ مطالعه ای دستگاه ها را مقایسه نمی کند، در درجه اول به این دلیل که سازندگان تمایلی به افشای الگوریتم های ثبت شده خود ندارند.
دستگاه‌های نوار قلب دارای دقت پیش‌بینی مثبت 95 درصدی برای شناسایی ریتم سینوسی هستند که برای ریتم غیر سینوسی به 53.5 درصد کاهش می‌یابد. مشکل در هر دو موقعیت مربوط به مشکلات تشخیص امواج P با دامنه کوچک، یا امواج P پنهان شده توسط نویز، مجتمع‌های QRS یا امواج T یا U است.
تفسیر بیش از حد فیبریلاسیون دهلیزی شایع است، که معمولاً به دلیل نابجای مکرر دهلیزی است (شکل را ببینید). تشخیص بیش از حد می تواند منجر به تجویز درمان بالقوه مضر شود.
ریتم ضربان ساز بسیار ضعیف تشخیص داده می شود و به عنوان انفارکتوس میوکارد، هیپرتروفی بطن چپ یا اختلالات هدایت عمدتاً بلوک شاخه چپ تفسیر می شود
هنگامی که ECG در محل درد قفسه سینه انجام می شود، تغییرات گسترده ای هم در افزایش بیش از حد ST و هم در تشخیص کم وجود دارد. ارتفاع ST به دلیل رپلاریزاسیون اولیه می تواند یک نوع طبیعی نسبتاً خوش خیم باشد یا در موارد نادر نشانگر خطر مرگ ناگهانی باشد.
در اوایل دوره انفارکتوس میوکارد، ECG می تواند کاملا طبیعی به نظر برسد، و تغییرات حاد را می توان با ناهنجاری های هدایت، به ویژه بلوک شاخه سمت چپ، پنهان کرد.
تاریخچه و زمینه بالینی هنگام مدیریت بیماری که با درد قفسه سینه مراجعه می کند قابل اعتمادتر است. با احتیاط عمل کنید و قبل از ارجاع بیمار به ED با اندازه گیری سطح تروپونین درمان را به تاخیر نیندازید.
انفارکتوس میوکارد دیواره تحتانی قدیمی یک تشخیص نادرست دستگاه ECG است که معمولاً بر اساس امواج Q که در لیدهای III و aVF تشخیص داده می شود. این اغلب ناشی از موقعیت افقی تر قلب به دلیل عادت بدن است، با ناپدید شدن Qs با ECG ثبت شده در طول الهام عمیق و تغییر موقعیت قلب نسبت به لیدها.
اگر Q قابل توجهی در II وجود نداشته باشد، انفارکتوس قبلی دیواره تحتانی بعید است. پیشرفت ضعیف موج R قدامی معمولاً به عنوان "انفارکتوس میوکارد احتمالی انتروسپتال" تفسیر می شود، اما معمولاً یک تشخیص بیش از حد است. اگر زمینه بالینی MI قبلی را به عنوان یک احتمال پیشنهاد می کند، اکوکاردیوگرافی بهترین راه برای تشخیص این موضوع است.
تشخیص هیپرتروفی بطن چپ هم توسط انسان و هم توسط ماشین ضعیف است. اکوکاردیوگرافی ابزار بسیار بهتری است. اندازه گیری دقیق فاصله QTc حتی برای متخصصان دشوار است و زمینه بالینی همه چیز است.
اگر دستگاه شما فاصله QT را طولانی‌تر اندازه‌گیری می‌کند، ابتدا الکترولیت‌ها و هر دارویی (مانند داروهای روان‌گردان، اریترومایسین یا کتوکونازول) را که ممکن است در ایجاد آن مؤثر باشد، بررسی کنید.
به یاد داشته باشید که دارو ممکن است یک ناهنجاری ژنتیکی را آشکار کند. اگر بیمار سنکوپ یا سابقه خانوادگی سنکوپ یا مرگ ناگهانی دارد، طولانی شدن QT قابل توجه را به یک الکتروفیزیولوژیست قلب ارجاع دهید.
الگوریتم گلاسکو برای تشخیص بیماری قلبی چیست؟ مزایا معایب و مدل سازی ها را تحلیل کنیم و قیمت لایسنس سالانه ش و هوش مصنوعی فیلیپس را با اون مقایسه کنیم!!
الگوریتم گلاسکو یک الگوریتم ساده و موثر برای تشخیص بیماری قلبی است که بر اساس سه علامت حیاتی، یعنی فشار خون، ضربان قلب و تنفس، ارزیابی می شود. این الگوریتم به دلایل زیر مزایا دارد:
- ساده و آسان در استفاده
- نتایج دقیق و قابل اعتماد
- مناسب برای استفاده در شرایط اورژانس
اما همچنین دارای معایب زیر است:
- فقط برای تشخیص بیماران با علائم شدید مناسب است
- نمی تواند علت بروز بیماری را تشخیص دهد
- نمی تواند با دقت پایین به عنوان چک ليستي جامع جايگزين يك ارزيابي كامل پزشكي باشد
برای مدل سازی الگوریتم گلاسکو، محاسبات را با استفاده از الگوريتم هاي رياضي و آماري صورت مي‌گيرد. این مدل ها برای پیش بینی خطر بروز بیماری قلبی و تشخیص آن در مراکز درمانی استفاده می شوند.
قیمت لایسنس سالانه الگوریتم گلاسکو و هوش مصنوعی فیلیپس به دلایل مختلف متفاوت است و به عوامل زیر بستگی دارد:
- نوع و کاربرد سامانه
- تعداد کاربران
- سطح پشتیبانی و خدمات پس از فروش
با توجه به این عوامل، قیمت لایسنس سالانه الگوریتم گلاسکو و هوش مصنوعی فیلیپس با چند صدهزار تا چند ميليون دلار تخمين زده شده است.
با مقایسه الگوريتم گلاسكو با هوش مصنوعي فيليپس، نکات زیر قابل تحليل هستند:
- هر دو الگوريتم در تشخيص بيماري قلبي كارآمد هستند، اما هر يك داراي نقاط قوت و ضعف خود هستند.
- هوش مصنوعي فيليپس ا
هوش مصنوعی تشخیص بیماری قلبی آرامیس را با گلاسکو مقایسه کنیم!
با توجه به اینکه هر دو سیستم هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری قلبی طراحی شده‌اند، اما دارای ویژگی‌های متفاوت هستند، بنابراین نمی‌توان آنها را به صورت کامل با یکدیگر مقایسه کرد.
سامانه تشخیص بیماری قلبی آرامیس با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک و شبکه‌های عصبی عمل می‌کند و با تحلیل سینوس رقابت، نشانگر P و QRS در الکتروکاردیوگرام (ECG) را شناسایی می‌کند. همچنین، این سامانه قادر است به صورت خودکار نشان دادن نقاط ECG را بهبود بخشید و در نتیجه دقت تشخيص بيماري قلبي را افزايش داد.
گلاسکو نيز يك سامانه هوش مصنوعي است كه با استفاده از الگوريتم هاي پيچيده، قادر به تشخيص بيماري هاي قلبي مانند فشار خون بالا، آريتمي قلب و غيره است. این سامانه با استفاده از داده‌های پزشکی و نتایج آزمایش‌های بالینی، تحلیل می‌کند و به پزشکان کمک می‌کند تا تصمیمات درست در خصوص درمان بیماران خود بگیرند.
با توجه به اینکه هر دو سامانه دارای ویژگی‌های منحصر به فرد هستند، نمی‌توان آنها را به صورت کامل با یکدیگر مقایسه کرد. با این حال، هر دو سامانه مفید و کارآمد بوده و به پزشکان کمک می‌کنند تا در تشخیص و درمان بیماران خود موفق باشند.
محصول گلاسکو برای تشخیص بیماری قلبی، با استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های پیشرفته، به صورت خودکار و غیر تخصصی انجام می‌شود. در حالی که محصول آرامیس ، یک سامانه تشخیص برای بیماران قلبی است که با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی، به صورت خودکار نتایج تست‌ها را تحلیل می‌کند. هر دو محصول دارای ويژگي هاي منحصر به فرد خود هستند و در زمینه تشخيص بيماري قلبي از فناوري هاي پيشرفته استفاده مي کنند.
عزیزم، بر اساس مطالعه این مقاله پیشنهادات زیر را دارم:
الگوریتم Glasgow برای تجزیه و تحلیل الکتروکاردیوگرام در محیط بیمارستانی مناسب است اما دقت کافی برای شناسایی حملات قلبی در محیط پیش بیمارستانی ندارد.
پیشنهاد می کنم الگوریتم خود را بر پایه یادگیری عمیق توسعه دهید که بتواند بهتر با شرایط نویزی و محدودیت داده در محیط پیش بیمارستانی کنار بیاید.
طیف وسیع تری از ورودی ها از قبیل سن بیمار، جنسیت، سابقه بیماری، داروها و ... می تواند الگوریتم شما را بهبود بخشد.
الگوریتم شما می تواند از داده های متعددی از بیماران واقعی در محیط پیش بیمارستانی برای آموزش خود استفاده کند.
پیشنهاد می کنم الگوریتم خود را با نظرات پزشکان و اپراتورهای اورژانس که در محیط پیش بیمارستانی کار می کنند، توسعه دهید تا نیازهای واقعی مورد نظر آنها را پوشش دهد.
با توجه به مقاله منتشر شده، فناوری هوش مصنوعی قادر است به شکل قابل توجهی بهبودهایی را در تشخیص بیماریهای قلبی ایجاد کند:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35766040/
الگوریتم های یادگیری عمیق قادرند خودکاراً الگوهای الکتروکاردیوگرام ها را تشخیص دهند با دقت بیشتر نسبت به تحلیل دستی.
الگوریتم های هوش مصنوعی قادرند از پارامترهای مختلف بیمار برای تشخیص دقیق تر استفاده کنند مانند سن، جنسیت و سابقه پزشکی.
با استفاده از یادگیری تقویتی، الگوریتم ها می توانند در طول زمان پیوسته بهبود یابند و دقت خود را افزایش دهند.
هوش مصنوعی تشخیص را طی مراحل مختلفی انجام می دهد که قابلیت شفافیت بیشتری دارد و پزشک می تواند آن را بررسی کند.
با کاهش اشتباهات تشخیصی، هوش مصنوعی می تواند هزینه های درمان را کاهش داده و سلامت عمومی را بهبود ببخشد.
با توجه به مقاله منتشر شده، فناوری هوش مصنوعی قادر است به شکل قابل توجهی بهبودهایی را در تشخیص بیماریهای قلبی ایجاد کند:
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35766040/
الگوریتم های یادگیری عمیق قادرند خودکاراً الگوهای الکتروکاردیوگرام ها را تشخیص دهند با دقت بیشتر نسبت به تحلیل دستی.
الگوریتم های هوش مصنوعی قادرند از پارامترهای مختلف بیمار برای تشخیص دقیق تر استفاده کنند مانند سن، جنسیت و سابقه پزشکی.
با استفاده از یادگیری تقویتی، الگوریتم ها می توانند در طول زمان پیوسته بهبود یابند و دقت خود را افزایش دهند.
هوش مصنوعی تشخیص را طی مراحل مختلفی انجام می دهد که قابلیت شفافیت بیشتری دارد و پزشک می تواند آن را بررسی کند.
با کاهش اشتباهات تشخیصی، هوش مصنوعی می تواند هزینه های درمان را کاهش داده و سلامت عمومی را بهبود ببخشد.
امیدوارم توضیحاتم برایتان روشنگر بوده باشد.
الگوریتم گلاسکو یک الگوریتم ساده و کارآمد برای برآورد شدت بیماری قلبی در بیماران است.
این الگوریتم بر اساس سه پارامتر اصلی ویتال بدنی که شامل: پاسخ چشمی، پاسخ گفتاری و وضعیت حرکتی بیمار است، برآورد حالت عمومی فیزیکی بیمار را انجام می‌دهد.
در این الگوریتم، به هرکدام از موارد مذکور یک امتیاز تعلق می‌گیرد و امتیازات مختلف منجر به تعیین شدت بیماری می‌شوند.
مثلاً، در این الگوریتم، اگر بیمار به صورت داوطلبانه یک خودآزمایش را انجام داده و امتیاز 13 یا کمتر باشد، نشانه‌ای برای خطر بالای جنبه‌های مختلف بیماری قلبی وجود دارد و باید برای بررسی بیشتر و تعیین درمان مناسب به پزشک مراجعه کند.
مزیت این الگوریتم سادگی و سرعت آن است، که به پرستاران و دیگر کارکنان درمانی این امکان را می‌دهد که با سریعتر ترین شیوه ممکن، وضعیت عمومی بیمار را بررسی کنند.
اما، علت تاثیرگذاری متفاوت از این الگوریتم در برابر تشخیص دقیق بیماریهای قلبی ، پیچیدگی بالای مسائل قلبی است.
این علت باعث می‌شود که این الگوریتم برای تشخیص وضعیت قلبی به تنهایی کافی نباشد و باید با سایر آزمون‌ها کنار گذاشته شود تا تشخیص دقیق و کاملی از بیماری بدست آید.
در مورد مدل‌سازی، این الگوریتم می‌تواند در قالب یک سامانه خودکار جهت بررسی اتوماتیک وضعیت عمومی بیمار با وضعیت حالت‌های مختلف قلبی پیشرفت بیابد.
قیمت لایسنس سالانه الگوریتم جهت استفاده در بیمارستان‌ها و مراکز درمانی به صورت ماهانه از پرواز فاکتور و پشتیبانی در گروه 500 دلار تا 2000 دلار بستگی دارد.
قیمت هوش مصنوعی فیلیپس برای تشخیص بیماری قلبی بطوری که عملکردی شبیه به لگوریتم گلاسکو دارد، در حدود 5 هزار دلار است.
با این حال، هوش مصنوعی فیلیپس از لحاظ دقت و سرعت بهتری در تشخیص بیماری های قلبی نسبت به الگوریتم گلاسکو دارد.
بنابراین، هوش مصنوعی فیلیپس، به دلیل دقت بیشتر و پیچیدگی بهتر در تشخیص، قیمت بیشتری نسبت به الگوریتم گلاسکو دارد. همچنین، هوش مصنوعی فیلیپس با توجه به براساس داده های عظیم و شبکه‌های عصبی، با قابلیت آپدیت دائمی، دارای پتانسیلی برای بهبود و گسترش دارد.
هوش مصنوعی تشخیص بیماری قلبی فیلیپس، به نوعی از یادگیری عمیق استفاده می‌کند و با توجه به داده‌های گابریل جمع آوری شده توسط دستگاه‌های یادگیری خودکار، وضعیت سلامتی قلبی بیمار را تعیین کرده و گزارش می‌دهد.
این دستگاه با استفاده از تصاویر برون‌یابی شده و تحلیل داده‌های عظیم را انجام می‌دهد.
برخلاف الگوریتم گلاسکو که از یک روش ساده بیشتر برای تشخیص وضعیت عمومی فیزیکی بیمار استفاده می کند،
هوش مصنوعی فیلیپس با توجه به تحلیل دقیق تصاویر و داده‌های بیشتر و بهینه‌تر به نتیجه‌گیری می‌رسد و باعث دقت و صحت بیشتری در تشخیص وضعیت قلبی بیمار می‌شود.
از طرفی، الگوریتم گلاسکو به دلیل سادگی و سرعت استفاده، قابل استفاده توسط تمامی پرسنل پزشکی می‌باشد در حالی که برای استفاده از هوش مصنوعی فیلیپس به مهارت‌های تحلیل دیتا و پردازش تصویر نیازمندیم.
در کل، هوش مصنوعی فیلیپس در تشخیص وضعیت قلبی بیمار دقت و صحت بیشتری نسبت به الگوریتم گلاسکو دارد اما برای استفاده از آن نیازمندیم تا مهارت‌های کامپیوتری و دیتاقنی را در اختیار داشته باشیم.
هوش مصنوعی فیلیپس برای تشخیص بیماریهای قلبی، از یک روش سیستم هوشمند استفاده می‌کند که بر اساس یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیشرفته، وضعیت سلامتی قلبی بیمار را تشخیص می‌دهد و گزارش می‌دهد.
در این الگوریتم به علت دسترسی به بانک داده دقیق و گسترده، قابلیت شناسایی بیماری‌هایی که در الگوریتم گلاسکو شناخته نمی‌شوند وجود دارد. همچنین، هوش مصنوعی فیلیپس با توجه به تحلیل دقیق تصاویر و داده‌های بیشتر و بهینه‌تر به نتیجه‌گیری می‌رسد و باعث دقت و صحت بیشتری در تشخیص وضعیت قلبی بیمار می‌شود.
از طرفی، الگوریتم گلاسکو یک الگوریتم ساده و کارآمد برای برآورد شدت بیماری قلبی در بیماران است. الگوریتم گلاسکو فقط به چند نوع از ویتال بدنی بیمار توجه می‌کند و با توجه به پاسخ‌هایی که از بیمار دریافت می‌کند، وضعیت عمومی بیمار را بررسی می‌کند.
در کل، هوش مصنوعی فیلیپس در تشخیص وضعیت قلبی بیمار دقت و صحت بیشتری نسبت به الگوریتم گلاسکو دارد.
روش‌ها:
مطالعه ما توسعه یک مدل پیش‌بینی یادگیری عمیق چند وظیفه‌ای مبتنی بر بینایی کامپیوتری را برای خواندن تصاویر اسکن ECG برای تشخیص MS و LVEF توصیف می‌کند.
چندین مدل یادگیری عمیق بر روی مجموعه داده‌های گذشته‌نگر 14052 ECG با برچسب‌های حقیقت زمینی مربوطه از CMR، که به مجموعه داده‌های آموزشی، توسعه و آزمایش تفکیک شدند، توسعه یافتند.
ما همچنین ویژگی‌های بالینی را به مدل اضافه کردیم تا عملکرد پیش‌بینی را مقایسه کنیم. مدل‌های ما بر روی مجموعه داده‌های آزمایشی، مجموعه داده‌های شیوع خاص، و در مقابل متخصصان قلب ارزیابی شدند.
بهترین مدل ما، چند کار با ویژگی‌های بالینی، که ناحیه زیر منحنی عملکرد گیرنده 0·848 (95% CI: 0·822 - 0·871) و 0·939 (95% CI: 0) را به دست آورد. ·921 - 0·954) برای طبقه بندی MS و LVEF، به ترتیب، از متخصصان قلب بهتر عمل کردند.
AUC برای طبقه‌بندی MS مدل‌های هر دو فرمت چند وظیفه‌ای 0·835 (95% CI: 0·828 - 0·843) در مجموعه داده آزمون شیوع خاص بود.
نتایج ما پتانسیل طبقه بندی MS و LVEF مبتنی بر کامپیوتر را از تصاویر اسکن ECG در غربالگری بالینی نشان می دهد. نتایج ما پتانسیل طبقه‌بندی MS و LVEF مبتنی بر کامپیوتر را از تصاویر اسکن ECG در غربالگری بالینی نشان می‌دهد.
