Edinburq Universitetinin alimləri süni intellektdən istifadə etməklə infarktın aşkarlanmasını sürətləndirən üsul hazırlayıblar.

CoDE-ACS adlı alqoritm artıq altı ölkədən 10 286 xəstə üzərində sınaqdan keçirilib. O, infarkt diaqnozu qoymaq üçün yaş, cins, elektrokardioqrafiya nəticələri və xəstəlik tarixi, həmçinin troponin səviyyələri haqqında məlumatlardan istifadə edir.

Bundan sonra süni intellekt hər bir xəstə üçün 0-dan 100-ə qədər ehtimal balı verir. Bundan əlavə, CoDE-ACS klinisyenlərə anormal troponin səviyyələri başqa bir xəstəlikdən çox infarkt səbəbiylə olanları müəyyən etməyə kömək edə bilər.

Yeni model mövcud ənənəvi üsullarla müqayisədə iki dəfə çox insanda xəstəliyi uğurla aşkar edib. Neyron şəbəkənin dəqiqliyi 9 faiz təşkil edib. Bu görünməmiş sürət bütün dünyada xəstəxanaya yerləşdirilmələrin sayını azaldacaq.
Hazırda infarkt diaqnozu üçün qızıl standart qanda troponin protein səviyyəsinin ölçülməsidir. Ancaq hər bir xəstə üçün eyni hədd istifadə olunur. Bu o deməkdir ki, infarkt diaqnozunun düzgünlüyünə təsir edən yaş, cins və troponin səviyyələrinə təsir edən digər sağlamlıq problemləri kimi faktorlar nəzərə alınmır. Bu, diaqnozda bərabərsizliklərə səbəb ola bilər.

Məsələn, əvvəlki araşdırma qadınların səhv ilkin diaqnozu alma ehtimalının 50 faiz daha çox olduğunu və buna görə də növbəti 30 gündə ölmə riskinin 70 faiz daha çox olduğunu göstərib. CoDe-ACS yaş, cins və ya əsas tibbi şəraitdən asılı olmayaraq effektiv olub. Yeni alqoritmin dəqiqliyi xəstələrin cinsindən və yaşından asılı olmayıb.

Hazırda mütəxəssislər Şotlandiyada klinik sınaqlar keçirirlər ki, bu da alətin təcili yardım şöbələrinin yükünü azaltmağa nə qədər kömək edəcəyini müəyyən edəcək.