A módszer segíthet elkerülni a felesleges kórházba szállításokat azoknál, akiknek valójában nincs szívrohama, és megmentheti azokat a nőket is, akiknél a későn felismert szívroham miatt késlekedik az ellátás - írja a Sky News.
A kutatásban 10 286 mellkasi fájdalommal küzdő emberen végeztek vizsgálatot, amely megállapította, hogy a CoDE-ACS nevű diagnosztikai eszköz kétszer annyi beteg esetében képes volt kizárni a szívrohamot, mint a jelenlegi vizsgálati módszerek: 99,6 százalékos pontossággal dolgozott.
Skóciában most klinikai kísérletekkel szeretnék feltárni, hogy valóban csökkenthető-e az eszköz segítségével a sürgősségi osztályokra nehezedő nyomás.
"A szívroham miatt akut mellkasi fájdalommal küzdő betegek esetében a korai diagnózis és kezelés életet ment. Sajnos sokféle állapot okozhat hasonló tüneteket, a diagnózis nem mindig egyértelmű. A mesterséges intelligencia hasznosítása a klinikai döntések támogatására óriási lehetőséget rejt magában" - szögezte le Nicholas Mills professzor, az Edinburgh-i Egyetem Kardiológiai Tudományos Központjának kardiológus professzora, a kutatás vezetője.
Jelenleg a troponinszintnek a vérben történő meghatározásával döntenek arról, mit tekintsenek szívrohamnak és mit ne, de mindenkinél ugyanazt a küszöbértéket használják erre, pedig nem, kor és egészségi állapot is hathat arra.
Korábbi kutatások kimutatták, hogy a nőknél 50 százalékkal nagyobb a valószínűsége annak, hogy elsőre téves a diagnózisuk,
azoknak pedig, akik elsőre rossz diagnózist kapnak, 70 százalékkal nagyobb a kockázata a harminc napon belüli elhalálozásra. Ezt az új algoritmus megakadályozhatja.
A CoDE-ACS a Nature Medicine című folyóiratban közzétett kutatás szerint a beteg egyéni jellemzőitől függetlenül jól működött, figyelembe vette a diagnózis kialakításában az életkort, a nemet, az EKG-vizsgálati eredményeket, a kórtörténetet és a troponinszintet is.
A módszer nem kiváltja az orvosokat, hanem segíti őket abban, hogy gyorsabban és pontosabb diagnózisokat alakíthassanak ki.