يمكن قريبا تشخيص النوبات القلبية بسرعة ودقة أفضل من أي وقت مضى بفضل أداة الذكاء الاصطناعي الجديدة.
وقد طور الباحثون خوارزمية يقولون إنها يمكن أن تطمئن المرضى الذين يعانون من آلام في الصدر.
وكشفت دراسة جديدة أنه بالمقارنة مع طرق الاختبار الحالية، كانت الخوارزمية الخاصة بهم قادرة على استبعاد نوبة قلبية لدى أكثر من ضعف عدد المرضى بدقة 99.6%.
وقال الفريق، من جامعة إدنبرة، إن هذه القدرة على استبعاد النوبة القلبية بسرعة يمكن أن تقلل إلى حد بعيد من دخول المستشفى.
ويتضمن المعيار الذهبي الحالي لتشخيص النوبة القلبية قياس مستويات بروتين التروبونين في الدم.
ولكن يتم استخدام نفس العتبة لكل مريض، ما يعني أن عوامل مثل العمر والجنس والمشاكل الصحية الأخرى التي تؤثر على مستويات التروبونين لا تؤخذ في الاعتبار – ما يؤثر على مدى دقة تشخيص النوبات القلبية.
وأظهرت الأبحاث السابقة أن النساء أكثر عرضة بنسبة 50% للحصول على تشخيص أولي خاطئ، والأشخاص الذين تم تشخيصهم بشكل خاطئ لديهم مخاطر أعلى بنسبة 70% للوفاة بعد 30 يوما.
وقال الفريق إن الخوارزمية الجديدة، المسماة CoDE-ACS، هي فرصة لمنع ذلك.
وتم تطويرها باستخدام بيانات من 10038 مريضا في اسكتلندا وصلوا إلى المستشفى مشتبه بأنهم أصيبوا بنوبة قلبية.
وتستخدم معلومات المريض التي يتم جمعها بشكل روتيني، مثل العمر والجنس ونتائج تخطيط القلب والتاريخ الطبي، بالإضافة إلى مستويات التروبونين، للتنبؤ باحتمالية إصابة الفرد بنوبة قلبية.
ويتم تقديم النتيجة كدرجة احتمالية من 0 إلى 100 لكل مريض.
وقال البروفيسور نيكولاس ميلز، الذي قاد البحث: “بالنسبة للمرضى الذين يعانون من آلام حادة في الصدر بسبب نوبة قلبية، فإن التشخيص والعلاج المبكر ينقذ الأرواح. لسوء الحظ، تسبب العديد من الحالات هذه الأعراض الشائعة، والتشخيص ليس دائما واضحا. إن تسخير البيانات والذكاء الاصطناعي لدعم القرارات السريرية له إمكانات هائلة لتحسين رعاية المرضى والكفاءة في أقسام الطوارئ المزدحمة لدينا”.
وقال البروفيسور نيليش سماني، المدير الطبي لمؤسسة القلب البريطانية، الذي مول البحث: “ألم الصدر هو أحد الأسباب الأكثر شيوعا التي يقدمها الأشخاص إلى أقسام الطوارئ. كل يوم، ويواجه الأطباء في جميع أنحاء العالم التحدي المتمثل في فصل المرضى الذين يعانون من نوبة قلبية عن أولئك الذين يكون ألمهم بسبب شيء أقل خطورة”.
وتجري الآن التجارب السريرية في اسكتلندا لتقييم ما إذا كانت أداة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تساعد الأطباء في تقليل الضغط على أقسام الطوارئ المكتظة
