تعتمد على الذكاء الاصطناعي.. أداة جديدة لتبسيط عملية مراقبة القلب

لتشخيص أمراض القلب، بما في ذلك النوبات القلبية واضطرابات ضربات القلب، يعتمد الأطباء عادةً على مخطط كهربية القلب (ECGs) المكون من 12 سلكًا.

تعتبر هذه الترتيبات معقدة من الأقطاب الكهربائية والأسلاك الموضوعة حول الصدر والأطراف للكشف عن النشاط الكهربائي للقلب، لكن تخطيط كهربية القلب يتطلب معدات وخبرة متخصصة، وليس لدى جميع العيادات القدرة على تنفيذها.

أداة جديدة لمراقبة القلب

الآن، أظهر فريق من العلماء والأطباء من شركة Scripps Research أنه يمكن تشخيص أمراض القلب بدقة تقريبًا باستخدام ثلاثة أقطاب كهربائية وأداة الذكاء الاصطناعي (AI).

في دراسة نُشرت في npj Digital Medicine، أفاد العلماء أن خوارزمية الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم يمكنها إعادة إنشاء مخططات كهربية القلب (ECGs) كاملة مكونة من 12 سلكًا باستخدام بيانات من ثلاثة خيوط تخطيط كهربية القلب (ECG) فقط، وفق ما نشره موقع ميديكال إكسبريس.

علاوة على ذلك، يمكن للأطباء التعرف على النوبات القلبية بنفس الدقة تقريبًا عندما يقومون بمراجعة مخططات كهربية القلب التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي مقارنة بمخططات كهربية القلب الأصلية المكونة من 12 سلكًا.

وقال طبيب القلب إيفان ميوز: "هذا يفتح الباب أمام المرضى ليكونوا قادرين على الحصول على بيانات سريرية عالية الجودة وحساسة للوقت دون السفر إلى مكان به مخطط كهربية القلب ذو 12 اتجاهًا".

وأضاف: "من المحتمل أن هذا لا يعني فقط زيادة الوصول إلى تكنولوجيا تخطيط القلب، ولكن أيضًا انخفاض التكاليف وتحسين سلامة المرضى".

لبناء أداة الذكاء الاصطناعي الجديدة، استخدم الفريق بيانات من أكثر من 600000 مخطط كهربية القلب (ECG) ذو 12 سلكًا تم جمعها من المرضى.

وكان حوالي نصف هؤلاء الذين خضعوا لتخطيط كهربية القلب لديهم إيقاعات صحية طبيعية، بينما كان الباقي يعاني من مجموعة متنوعة من أمراض القلب.

بدأ جورجيو كوير، مدير الذكاء الاصطناعي في معهد سكريبس للأبحاث التحويلية، والمؤلف الرئيسي المشارك لهذه الورقة، في اختبار مجموعات من اثنين أو ثلاثة أقطاب كهربائية فقط يمكن استخدامها الذكاء الاصطناعي لإعادة إنشاء البيانات المكونة من 12 عميلًا محتملًا بشكل كامل.

وقال: "كنا نعلم أن الخيوط مرتبطة بطريقة أو بأخرى، وقد أتاحت لنا خوارزميات التعلم العميق معالجة مجموعة كبيرة جدًا من البيانات وفهم هذه العلاقات بين الخيوط، مما أتاح إعادة بناء الخيوط الـ 12 بالكامل، وقد بدأنا على أمل الحصول على إعادة بناء كاملة من مجرد أطراف العملاء المحتملين، لأن هذه هي الأسهل بالنسبة لغير المتخصصين لإعدادها، لكننا وجدنا أننا حصلنا على بيانات أفضل بكثير عندما أضفنا تقدمًا في الصدر أيضًا".

بعد ذلك، أخذ الباحثون مجموعة مكونة من 238 مخططًا لتخطيط القلب، أظهر نصفها علامات الإصابة بنوبة قلبية.

لقد أظهروا لأطباء القلب إما مخطط كهربية القلب الأصلي المكون من 12 سلكًا أو مخطط كهربية القلب الذي أعيد بناؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات من الخيوط الثلاثة المختارة.

لم يتمكن أطباء القلب من تحديد أي منها، كما تمكنوا أيضًا من تحديد مؤشرات النوبة القلبية بشكل صحيح بنسبة 81.4% من الوقت في تخطيط القلب الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، وهو قريب جدًا من دقة 84.6% في تخطيط القلب الأصلي المكون من 12 سلكًا.

يقول كوير: "كان من المهم بالنسبة لنا ألا نظهر فقط أن هذه الخوارزمية تعمل على المستوى الفني، ولكن أيضًا أن البيانات التي تولدها الخوارزمية يمكن تفسيرها بدقة من قبل أطباء القلب".

يعد البحث جزءًا من مجموعة أعمال متنامية تعمل على توسيع استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في فحص وتشخيص أمراض القلب.

في عام 2023، أفادت مجموعة Quer أن رقعة تخطيط القلب الواحدة التي يتم ارتداؤها لمدة أسبوعين يمكن أن تساعد في تحديد المرضى الأكثر عرضة لخطر الرجفان الأذيني.

يقول كوير: "هذا العمل الجديد هو مجرد مثال واحد لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتمكين أشياء لم نتمكن من القيام بها في الماضي".