利用AI診斷心血管疾病准確達98.74%
利用人工智能分析病患的心電圖,研究人員能更快速和更准確地發現異常,協助診斷病患是否患心血管疾病,讓他們及早接受治療。這項診斷工具由南洋理工大學、新加坡國家心髒中心和義安理工學院的臨床醫生和研究人員共同研發,使用人工智能來分析病患的心電圖。
系統使用Gabor卷積神經網絡(Gabor-CNN)的機器學習算法,模擬人類大腦結構和功能,讓電腦像人腦一樣通過學習辨認規律。通過輸有心血管疾病和健康心電圖的樣本,系統能學習辨別病患心電圖的規律,協助判斷病患是否患心血管疾病、心肌梗塞或充血性心力衰竭。
在前導研究中,研究人員利用公開數據庫中92名健康試驗者、7名心血管疾病病患,148名心肌梗塞病患和15名充血性心力衰竭病患的心電圖,其中九成數據用以訓練系統,另外一成則用以測試。在未去除雜音的情況下,系統只需心電圖兩秒鍾的片段就能診斷,准確度高達98.74%。
研究團隊接下來計劃與本地醫院合作展開更大規模的試驗,利用更多病患的數據來認證系統的准確性,並更好了解新加坡病患的特征。團隊也希望教導系統辨別心律不齊和心房顫動等其他心血管疾病,並探討如何將其融入穿戴設備,隨時監測病患心電圖。