Ученые из Эдинбургского университета выяснили, что искусственный интеллект может исключить наличие инфаркта у пациентов скорой помощи с точностью 99,6%.
Алгоритм CoDE-ACS был разработан с использованием данных 10 038 пациентов в Шотландии, поступивших в больницу с подозрением на сердечный приступ. Он использует обычно собираемую информацию о пациенте: возраст, пол, результаты ЭКГ, историю болезни, а также уровни тропонина.
Эффективность алгоритма была протестирована на 10 286 пациентах в шести странах мира. Исследователи обнаружили, что по сравнению с текущими методами тестирования CoDE-ACS смог исключить сердечный приступ с точностью 99,6% у вдвое большего числа пациентов за то же время.
В настоящее время золотым стандартом диагностики сердечного приступа считается измерение уровня белка тропонина в крови. Но один и тот же порог используется для каждого пациента. Это означает, что такие факторы, как возраст, пол и другие проблемы со здоровьем, которые влияют на уровень тропонина, не учитываются, что влияет на точность диагностики сердечного приступа. Это может привести к неравенству в диагностике.
Например, предыдущее исследование показало, что женщины на 50% чаще получают неправильный первоначальный диагноз и из-за этого имеют на 70% больший риск смерти в последующие 30 дней. CoDE-ACS был эффективен независимо от возраста, пола или имеющихся заболеваний. Точность нового алгоритма не зависела от пола или возраста пациентов.
