AI가 강화 된 ECG는 곧 전반적인 건강 상태를 평가할 수 있습니다.

과학자들은 심전도 판독을 통해 성별을 예측하고 연령을 추정하는 인공 지능 도구를 훈련 시켰습니다. 그들은 추가 개발을 통해이 도구가 곧 의사가 환자의 전반적인 건강을 평가하는 데 도움이 될 수 있다고 제안합니다.

언젠가는 AI가 강화 된 ECG로 사람의 전반적인 건강 상태를 추정 할 수 있습니다.

ECG 또는 EKG라고도하는 심전도는 사람의 심장의 전기적 활동을 기록하는 고통스럽지 않고 간단한 검사입니다.

저널의 최근 논문 순환 : 부정맥 및 전기 생리학, 팀이 ECG 데이터에서 성별을 예측하고 연령을 추정하는 인공 지능 (AI) 도구를 개발 한 방법을 설명합니다.

미네소타 주 로체스터에있는 메이오 클리닉 의과 대학의 연구원들은 거의 500,000 명의 개인으로부터 ECG 판독 값을 사용하여 컨볼 루션 신경망 (CNN)으로 알려진 유형의 AI 도구를 훈련했습니다.

275,000 명을 대상으로 CNN의 정확도를 테스트했을 때 성별을 예측하는 데는 매우 능숙하지만 나이를 예측하는 데는 덜 능하다는 것을 발견했습니다. AI 도구는 90 %의 시간 동안 성관계를 올바르게 얻었지만 72 %의 시간 동안 만 나이를 맞았습니다.

그런 다음 팀은 테스트 배치에서 최소 20 년 동안 ECG 판독을 수행 한 100 명에게 집중했습니다.

이 면밀한 조사에 따르면 AI 도구의 연령 추정치의 정확성은 개인이 심장 질환을 경험했는지 여부에 달려 있습니다.

AI는 '생리적 연령'을 수집 할 가능성이 있습니다

심장 질환을 경험 한 개인의 경우 AI 도구의 연령 추정치는 연대기 연령보다 더 큰 경향이 있습니다.

심장 질환을 거의 또는 전혀 경험하지 않은 사람들의 경우 AI 도구의 연령 추정치는 참가자의 연대기에 훨씬 더 가깝습니다.

결과에 따르면 낮은 박 출률, 고혈압 및 심장 질환을 경험 한 사람들의 경우 AI 도구는 연령이 연대기보다 최소 7 세 더 큰 것으로 추정했습니다.

박출 비율은 심장이 얼마나 잘 펌핑하는지 측정합니다.

연구자들은 이러한 결과가 도구가 생물학적 또는 생리적 연령을 추정하는 것으로 보인다는 것을 시사한다고 말합니다. 이는 연대기 연령과 달리 개인의 전반적인 건강 상태와 신체 기능을 반영합니다.

"이 증거"라고 Mayo Clinic의 의학 조교수 인 Dr. Suraj Kapa는 말합니다. "우리가 일종의 '생리 학적 연령'을 수집 할 수 있다는 것은 분명히 미래에 [AI의] 잠재적 역할에 대해 놀랍고도 흥미 진진한 일이었습니다. 결과를 연구하고 그러한 발견의 생물학적 토대를 더 잘 이해하고자하는 새로운 과학 영역을 육성 할 수 있습니다.”