Uuden tutkimuksen mukaan, joka julkaistiin European Heart Journal -lehdessä 30. maaliskuuta 2025, tutkijat Insermista, Pariisin yliopistosta ja AP-HP:stä ovat kehittäneet keinotekoisen hermoverkon, joka jäljittelee ihmisen aivoja yhteistyössä amerikkalaisten tutkijoiden kanssa.
Analysoimalla yli 240 000 ambulanssielektrokardiogrammin tietoja, tämä algoritmi pystyi tunnistamaan potilaat, joilla on riski saada vakava rytmihäiriö, joka voisi aiheuttaa sydämenpysähdyksen seuraavien kahden viikon aikana yli 70 %:n tarkkuudella.
Joka vuosi äkillinen sydämenpysähdys aiheuttaa yli 5 miljoonaa kuolemaa maailmanlaajuisesti (1). Monet näistä sydämenpysähdyksistä tapahtuvat äkillisesti ilman tunnistettavaa ennakkosignaalia ja vaikuttavat satunnaisiin henkilöihin, joilla ei ole aiempia sydänsairaushistoriaa.
Tekoäly voisi auttaa ennakoimaan rytmihäiriöitä, jotka ovat sydämen rytmihäiriöitä, joiden vakavimmat muodot voivat johtaa kohtalokkaaseen sydämenpysähdykseen, kertoo uusi tutkimus, jota johtaa Insermin, Pariisin yliopiston ja AP-HP:n tutkijatiimi yhteistyössä amerikkalaisten tutkijoiden kanssa.
Tässä tutkimuksessa keinotekoinen hermoverkko kehitettiin Cardiologs-yrityksen insinöörien toimesta (Philips-ryhmä) yhteistyössä Pariisin yliopiston ja Harvardin yliopiston kanssa. Käytännössä tämä algoritmi jäljittelee ihmisen aivojen toimintoja tavoitteena parantaa äkillisten sydämenpysähdysten ennaltaehkäisyä.
Tutkijat analysoivat useita miljoonia tunteja sydämenlyöntejä hyödyntäen 240 000 ambulanssielektrokardiogrammin tietoja, jotka kerättiin kuudesta maasta (Yhdysvallat, Ranska, Iso-Britannia, Etelä-Afrikka, Intia ja Tšekki).
Tekoälyn avulla he onnistuivat tunnistamaan uusia heikkoja signaaleja, jotka ennakoivat rytmihäiriöriskiä. Tutkijat keskittyivät erityisesti sähköstimulaation ja sydämen kammioiden rentoutumiseen kuluvaan aikaan sydämen supistumisen ja rentoutumisen täydellisen sykli aikana.
"Huomasimme, että oli mahdollista tunnistaa 24 tunnin sähköisen signaalin analyysin perusteella henkilöt, joilla on riski kehittää vakava sydämen rytmihäiriö seuraavien kahden viikon aikana. Tällainen rytmihäiriö voi, jos sitä ei hoideta, kehittyä kohtalokkaaksi sydämenpysähdykseksi", selittää tutkimuksen pääkirjoittaja Laurent Fiorina, tutkija Pariisin sydän- ja verisuonitutkimuslaboratoriossa (Inserm/Pariisin yliopisto), kardiologi Pariisin eteläisessä sydäninstituutissa ja Philipsin tekoälytoiminnan lääketieteellinen johtaja.
Keinotekoinen hermoverkko on vielä arviointivaiheessa, mutta tämän tutkimuksen yhteydessä se osoitti kykenevänsä tunnistamaan riskipotilaat 70 %:n tarkkuudella ja riskittömät potilaat 99,9 %:n tarkkuudella.
Tulevaisuudessa tätä algoritmia voitaisiin käyttää riskipotilaiden seurantaan sairaalassa. Jos sen suorituskykyä parannetaan, se voitaisiin myös integroida laitteisiin, kuten verenpainemittareihin, jotka paljastavat hypertensiariskit, tai jopa älykelloihin.
"Se, mitä ehdotamme täällä, on paradigman muutos äkillisten sydämenpysähdysten ennaltaehkäisyssä", kommentoi Eloi Marijon, tutkimusjohtaja Insermissa Pariisin sydän- ja verisuonitutkimuslaboratoriossa (Inserm/Pariisin yliopisto), kardiologian professori Pariisin yliopistossa ja kardiologian osaston päällikkö Georges-Pompidou -sairaalassa AP-HP:ssä. Aikaisemmin yritimme tunnistaa riskipotilaat keskipitkällä ja pitkällä aikavälillä, mutta emme pystyneet ennustamaan, mitä voisi tapahtua minuutteja, tunteja tai päiviä ennen sydämenpysähdystä. Nyt, tekoälyn ansiosta, pystymme ennustamaan näitä tapahtumia erittäin lyhyellä aikavälillä ja mahdollisesti toimimaan ennen kuin on liian myöhäistä."
Tutkijat haluavat nyt toteuttaa prospektiivisia kliinisiä tutkimuksia testatakseen tämän mallin tehokkuutta todellisissa olosuhteissa.
"On tärkeää, että tätä teknologiaa arvioidaan kliinisissä kokeissa ennen kuin se voidaan integroida lääketieteelliseen käytäntöön", korostaa Laurent Fiorina. "Mutta mitä olemme jo osoittaneet, on se, että tekoälyllä on potentiaalia muuttaa radikaalisti vakavien rytmihäiriöiden ennaltaehkäisyä."
Huomautus:
(1) https://www.thelancet.com/commissions/sudden-cardiac-death