AI bäst på hjärtsjukdom
En diagnostisk modell som utvecklats med AI och maskininlärning har bättre kunnat förutsäga risken att drabbas av hjärtinfarkt än en modell som konstruerats av medicinska experter. Det visar en ny studie och resultaten öppnar för nya möjligheter att använda AI för diagnos och behandling av en rad olika sjukdomar.
Kranskärlssjukdom är den vanligaste dödsorsaken i Storbritannien och en av de vanligaste i Sverige. Brittiska forskare vid bland annat Francis Crick Institute och Farr Institute of Health Informatics Research ville se om de med hjälp av maskininlärningsteknik kunde skapa en modell för att bedöma risken att drabbas av kranskärlssjukdom som hjärtinfarkt och kärlkramp som överträffade läkarexpertisens.
Maskininlärningsmodellen utvecklades med hjälp av hälsodata från drygt 80 000 patienter. Som jämförelse användes en modell utvecklad av läkare. Den omfattade 27 riskfaktorer, som ålder, kön och smärtor i bröstet. Forskarna lät sina algoritmer själva söka efter mönster bland 600 olika relevanta variabler i den insamlade hälsodatan.
Försummade riskfaktorer
Den datastyrda modellens förmåga att förutsäga risken att drabbas av och dö i kranskärlssjukdom överträffade läkarnas modell. Dessutom identifierade den riskfaktorer som läkarna inte hade tänkt på. Till exempel betydelsen av hembesök hos patienter som är för sjuka för att orka åka till läkaren.
– Läkare använder redan datorbaserade verktyg för att ta reda på om en patient ligger i riskzonen för hjärtsjukdom. Med maskininlärning är det möjligt att utveckla motsvarande modeller för ett brett spektrum av olika sjukdomar, säger Andrew Steele vid Crick-institutet som är en av studiens huvudförfattare, och fortsätter:
– Nu kommer det inte dröja länge förrän läkare som ren rutin använder AI-verktyg för att såväl ställa bättre diagnoser som för att erbjuda bättre vård och behandling.
Resultaten kommer relativt snart kunna användas för vidare kliniska studier.
Källa: eurekalert.org
Läs mer om ämnet:
