David Gaff, Leiter des National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI), berichtet von einem neuen Durchbruch im Bereich der Herzgesundheitsvorhersage. Die Forscher kamen in dieser Studie zu dem Ergebnis, dass sie mithilfe von EKG-Daten, die während des Schlafs gesammelt werden, das Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen identifizieren können.
Forschung im Massachusetts General Hospital
Diese Patienten nahmen an einer Schlafstudie im Massachusetts General Hospital in Boston teil. In einem Teil dieser Forschung wurde die Herzaktivität während des Schlafs mithilfe eines EKGs gemessen. Die Forscher konnten mit Hilfe von Deep-Learning-Algorithmen zeigen, dass die aus dem EKG gewonnenen Daten in Kombination mit Schlafphasen die Herz-Kreislauf-Gesundheitsfolgen effektiv vorhersagen können.
Mehr lesen: Rückgang des Alters für Tabakkonsum; Fünftklässler greifen zum Vape
Genauere Vorhersagen mit Deep-Learning-Algorithmen
Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass selbst unter Berücksichtigung anderer Risikofaktoren wie Alter, Geschlecht, Diabetes, Bluthochdruck und Rauchen diese Algorithmen in der Lage sind, Gesundheitsprobleme genauer vorherzusagen. Zum Beispiel können in der leichtesten Schlafphase Schwankungen in den Herzschlagmustern und der elektrischen Leitung speziell Gesundheitsrisiken in der Zukunft anzeigen.
Die Autoren dieser Studie weisen darauf hin, dass diese Schwankungen subtile Anomalien in der Dynamik des Herzschlags verstärken können. Die Kombination der aus dem EKG während des Schlafs gewonnenen Daten hat die aktuellen Modelle für Herz-Kreislauf-Risiken um 6 Prozent für Vorhofflimmern, 9 Prozent für Herzinsuffizienz und 7 Prozent für die Vorhersage von Sterblichkeit verbessert.
Gaff betont, dass diese Erhöhungen auf den ersten Blick gering erscheinen mögen, aber unsere Fähigkeit, zwischen Personen zu unterscheiden, die an Herzinsuffizienz erkranken werden und denen, die es nicht tun, erheblich verbessert.
In Zukunft könnten KI-Systeme Ärzten helfen, Patienten mit Schlafstörungen zu identifizieren, die ein höheres Risiko für Herzinsuffizienz aufweisen.
Gaff schließt mit der Aussage, dass bewährte analytische Ansätze wie dieser als Werkzeug zur Screening von unerwünschten Herz-Kreislauf-Folgen in diagnostischen Tests von Patienten, die an Schlafstudien teilnehmen, integriert werden können.
Mehr lesen: Mahshid Naseri: 15 Millionen Menschen in Iran sind an latenter Tuberkulose erkrankt · Reza Raeeskarami: Preiserhöhungen haben Einfluss auf das Ernährungsverhalten der Menschen
