• Bolile cardiovasculare reprezintă în prezent principala cauză de deces în lume, iar una dintre cele mai grave este accidentul vascular cerebral.
  • În fiecare an, aproximativ 15 milioane de persoane din întreaga lume suferă un accident vascular cerebral, provocând cinci milioane de decese.
  • Prognosticul după un accident vascular cerebral depinde în mare măsură de rapiditatea cu care pacientul primește tratament.

Bolile cardiovasculare reprezintă în prezent principala cauză de deces în lume, iar una dintre cele mai grave este accidentul vascular cerebral. În fiecare an, aproximativ 15 milioane de persoane din întreaga lume suferă un accident vascular cerebral, provocând cinci milioane de decese și lăsând alte cinci milioane de persoane cu dizabilități permanente.

Prognosticul după un accident vascular cerebral depinde în mare măsură de rapiditatea cu care pacientul primește tratament, astfel încât prezicerea riscului de accident vascular cerebral devine un instrument esențial pentru creșterea vigilenței.

După cum relatează portalul de știri medicale MedicalNewsToday, cercetătorii de la Massachusetts General Hospital (SUA) au dezvoltat recent un model de învățare profundă care folosește inteligența artificială și o singură radiografie toracică pentru a prezice riscul unui pacient de a muri în 10 ani din cauza unui accident vascular cerebral sau a unui atac de cord.

Recomandări

MACRON CERE ARMĂ NUCLEARĂ PENTRU UE
CE FACEM CU POLUAREA?
CHINA AVERTIZEAZĂ SUA
BANII PENTRU UCRAINA RĂMÂN ÎN SUA
NO MORE EMMA?
SORANA MERGE ÎN TURUL 3 LA MADRID OPEN

Sistemul se bazează pe faptul că, contrar a ceea ce se crede uneori, razele X pot vedea mult mai mult decât oasele unei persoane. La o radiografie toracică, de exemplu, se pot vedea organe precum plămânii sau inima și chiar vasele de sânge, cum ar fi artera aortă.

Astfel, autorii studiului au antrenat” inteligența artificială să analizeze peste 147.000 de radiografii toracice ale celor 41.000 de pacienți care au participat la un studiu clinic de depistare a cancerului. Sistemul trebuia să găsească modele care să identifice pacienții asociați cu boli cardiovasculare.

Risc pe 10 ani

În acest fel, modelul a reușit să prezică riscul de boli cardiovasculare pe 10 ani al fiecărui pacient cu o precizie semnificativă. Aceasta este, desigur, o veste promițătoare. Cu toate acestea, trebuie remarcat faptul că sunt necesare studii suplimentare pe termen lung înainte ca sistemul să poată fi implementat în practica clinică de rutină.