Warszawa, 06.07.2023 (ISBnews) - Stworzony przez Medicalgorithmics (WA:MDG) system sztucznej inteligencji może diagnozować ryzyko groźnego typu arytmii serca częstoskurczu komorowego przed pojawieniem się pierwszych objawów klinicznych u pacjentów, podała spółka w ramach podsumowania dwuletniego projektu badawczego. Wnioski zostały zaprezentowane w periodyku "Heart Rhythm O2".
"W ramach projektu, system sztucznej inteligencji stworzony przez spółkę przeanalizował retrospektywnie dane o pracy serca ponad 19 tys. pacjentów w wieku 65 lat i więcej pod kątem ryzyka wystąpienia częstoskurczu komorowego. Dane zostały zebrane w cyklu dobowego monitoringu pracy serca przez urządzenia PocketECG, będące częścią technologicznego ekosystemu Medicalgorithmics wykorzystywanego w diagnostyce chorób serca" - czytamy w komunikacie.
Analiza z wykorzystaniem sztucznej inteligencji pozwoliła stwierdzić, że co piąty pacjent z grupy ponad 19 tys. osób ma objawy świadczące o podwyższonym ryzyku zachorowania na częstoskurcz komorowy. Dzięki wykorzystaniu AI i jej modeli predykcyjnych, mogą oni zostać objęci monitoringiem w celu diagnozy oraz leczeniem przed pojawieniem się pierwszych, groźnych dla zdrowia i życia objawów klinicznych tego typu arytmii serca.
Częstoskurcz komorowy (tachykardia komorowa) to groźne zaburzenie pracy serca, które charakteryzuje się szybkimi i nieregularnymi skurczami komór. Może prowadzić do utraty przytomności, niewydolności serca oraz nawet nagłej śmierci, jeśli nie zostanie wcześniej zdiagnozowane i odpowiednio leczone, wyjaśniono.
Medicalgorithmics to obecna na rynku od 2005 roku spółka wysokich technologii działająca w obszarze nieinwazyjnych urządzeń medycznych. Grupa dąży do osiągnięcia pozycji wiodącego dostawcy rozwiązań systemowych i algorytmicznych w diagnostyce kardiologicznej, w szczególności w zakresie analizy sygnału EKG. Spółka działa na m.in w USA i w Azji. W 2014 r. spółka przeniosła się na rynek główny warszawskiej giełdy z NewConnect, na którym była notowana od 2011 r. Wchodzi w skład indeksu sWIG80.
(ISBnews)