Rezultatele unui nou studiu demonstrează eficiența unui sistem de detectare a fibrilației atriale care analizează înregistrărilor video cu fețele pacienților, cu ajutorul algoritmilor de învățare profundă (deep learning), o metodă care se bazează pe antrenarea de rețele neuronale artificiale. Acuratețea predictivă acestui sistem a fost de aproximativ 98%, studiul fiind publicat în Jama Cardiology.

Noua metodă a fost dezvoltată inițial în 2018, de specialiști din Hong Kong, iar anul acesta a venit rândul testării pe un grup restrâns de pacienți.

Metodele actuale de detectare a fibrilației atriale (FA) fără contact pot ecraniza doar câte un pacient simultan. Această nouă metodă are la bază detectarea FA prin analizarea semnalelor fotopletismogramei faciale (FPPG) (o măsurătoare volumetrică a feței obținută optic), înregistrate cu ajutorul unei camere digitale (care poate aparține unui telefon inteligent). În acest studiu de demonstrație conceptuală, fezabilitatea detectării FA a fost evaluată prospectiv, prin analizarea semnalelor FPPG de la mai mulți pacienți concomitent, utilizând o singură cameră digitală și o rețea neuronală convolutivă profundă (DCNN), antrenată anterior.

Cititi articolul integral pe www.raportuldegarda.ro.