Os pesquisadores de sistemas de computadores da WVU estão educando projetos de IA para detectar parada cardíaca, utilizando informações criadas por dispositivos de baixa tecnologia, prontamente disponíveis nas técnicas clínicas dos Apalaches do país. Pontuações de crédito: WVU/Micaela Morrissette
Preocupados com relação à capacidade de projetos de sistemas especializados educados sobre informações da demografia da cidade para fazer os diagnósticos clínicos apropriados para as populações de países, os pesquisadores de sistemas de computadores do West Virginia College criaram vários designs de IA que podem reconhecer indicadores de parada cardíaca em indivíduos de Appalachia.
Prashnna Gyawali, assistant teacher in the Lane Division of Computer Technology and Electric Design at the WVU Benjamin M. Statler University of Design and Mineral Resources, stated cardiac arrest– a persistent, relentless problem in which the heart can not pump adequate blood to satisfy the body’s demand for oxygen– is just one of one of the most important nationwide and worldwide health and wellness concerns, and one that strikes country areas of the united state especificamente difícil.
Apesar da influência exagerada da parada cardíaca nas populações do país, atualmente os projetos de IA estão sendo educados para detectar a condição que utiliza informações que representam indivíduos da cidade e subúrbios como Stanford, afirmou Gyawali.
“Imagem Jane Doe, uma senhora de 62 anos que vive em uma área dos Apalaches do país”, ele recomendou. “Ela realmente restringiu a acessibilidade ao tratamento especializado, depende de um pouco de instalação regional, e seu modo de vida, regime de dieta e formação em saúde e bem-estar mostram os fatos de sua atmosfera: trabalho físico alto, muito pouco tratamento precautório e maior exposição direta a variáveis de perigo ecológico- como a sujeira de carvão ou a má qualidade.
“Um sistema de IA, educado em grande parte sobre informações das instalações médicas da cidade em locais ainda mais ricos à beira -mar, analisa os resultados do laboratório de Jane. No entanto, como o sistema não foi educado sobre indivíduos que compartilham o contexto socioeconômico e ecológico de Jane, fica aquém identificar seu problema como imediato ou incomum”, afirmou Gyawali. “É por isso que esse trabalho questiona. Ao educar os projetos de IA sobre informações de indivíduos da Virgínia Ocidental, pretendemos garantir que indivíduos como Jane obtenham diagnósticos médicos precisos, independentemente de onde vivem ou exatamente como suas vidas variam de padrões nacionais”.
Os cientistas determinaram os projetos de IA que foram mais precisos na identificação de parada cardíaca em um exemplo anonimizado de mais de 55.000 indivíduos que obtiveram assistência médica na Virgínia Ocidental. Eles também identificaram as especificações precisas para oferecer os projetos de IA com informações que muitos aprimoravam a precisão da análise. As buscas para aparecer em informações científicas, um diário de perfil natural.
O treinador de doutorado Alina Devkota destacou que eles educaram os projetos de IA para funcionar com os resultados do eletrocardiograma dos indivíduos, em vez das análises de ecocardiograma normais para informações individuais dos locais da cidade.
Os eletrocardiogramas contam em eletrodos redondos que ficaram com a parte superior do corpo do indivíduo para os sinais elétricos de gravação de fita do coração. De acordo com Devkota, eles não pedem dispositivos personalizados ou treinamento especializado para executar, mas ainda oferecem entendimentos úteis diretamente no recurso de coração.
“Entre os requisitos para detectar a parada cardíaca está medindo a ‘parte de ejeção’ ou quanto sangue é drenado do coração a cada batida, e o requisito de ouro para fazer isso é com ecocardiografia, que utiliza ondas acústicas para produzir imagens do coração e do sangue que se move com seus fechamentos”, afirmou.
“No entanto, o ecocardiografia é caro, tributável e frequentemente não está disponível para indivíduos do país semelhante, estados de Apalaches que têm a maior frequência de parada cardíaca em todo o país. Virgínia Ocidental, como exemplo, taxas inicialmente nos Estados Unidos para a freqüência de parada cardíaca e de doenças cardiovasculares, no entanto, numerosos os virginanos não possuem acessibilidade regional para a Softicled Softicled Ich, que não possuem os virginduristas que não têm acessibilidade regional. Os eletrocardiogramas, por isso examinamos se os projetos de IA poderiam fazer uso de análises de eletrocardiograma para antecipar a porção de ejeção de um indivíduo “.
Devkota, Gyawali e seus associados educaram vários projetos de IA em documentos individuais de 28 instalações médicas em toda a Virgínia Ocidental. Os projetos de IA fizeram uso de “Deep Discovering”, que depende de redes semânticas multicamadas, ou “descobertas não profundas”, que depende de fórmulas mais fáceis de examinar os documentos e a razão individual.
Os cientistas descobriram que os projetos de aprendizado profundo, especialmente um chamado Resnet, se saíram melhor ao antecipar apropriadamente a parte de ejeção de um indivíduo com base em informações de eletrocardiogramas de 12 leitos, com os resultados recomendando que um conjunto de dados maior para o treinamento certamente produza também melhores resultados. Eles também descobriram que a oferta dos projetos de IA com “leads” específicos ou misturas de informações de vários conjuntos de eletrodos, influenciou exatamente o quão precisas foram as previsões de parte de ejeção dos projetos.
Gyawali afirmou enquanto os projetos de IA ainda não estão sendo utilizados na técnica científica como resultado de problemas de integridade, educando uma IA para se aproximar efetivamente da parte de ejeção dos sinais de eletrocardiograma pode rapidamente oferecer aos profissionais médicos um lado em proteção à saúde e bem -estar do coração dos indivíduos.
“A parada cardíaca impacta mais de 6 milhões de americanos hoje, e variáveis como a nossa população amadurecida sugerem que o perigo está proliferando- aproximadamente 1 em 4 indivíduos ativos hoje certamente experimentarão parada cardíaca ao longo de suas tempos de vida. A frequência também é maior nos Appalachia do país, por isso, indivíduos importantes aqui não permanecem esquecidos” “.
Fatores adicionais da WVU para o estudo consistiram em Rukesh Prajapati, assessor de estudos de pós -graduação; Amr El-Wakeel, professor assistente; Donald Adjeroh, professor e cadeira para tecnologia de computadores; e Brijesh Patel, professor assistente da instituição de medicação da WVU Sciences Sciences.
Ainda mais detalhes:. Avaliação da IA para estimativa da porção de ejeção a partir de ECG de 12 derivações, informações científicas (2025). Doi: 10.1038/ s41598-025-97113-0cientific.
. Fornecido por. West Virginia College.
Citação:. O cientista treina IA para detectar a parada cardíaca em indivíduos do país, utilizando eletrocardiogramas de baixa tecnologia (2025, 31 de agosto). Fechado em 31 de agosto de 2025. Em https://medicalxpress.com/news/2025-08-ai-heart-dailure-rural-patients.html.
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