Машинное обучение помогает прогнозировать остановку сердца, используя данные ЭКГ

Учёные использовали данные электрокардиограммы из большой ретроспективной группы для извлечения различных показателей вариабельности сердечного ритма. Эти данные были использованы в целях разработки прогностической модели машинного обучения для предсказания внезапной остановки сердца в условиях интенсивной терапии. Исследование опубликовано в журнале Npj Digital Medicine.

Новая модель является высокодоступной и может быть перенесена в медицинские учреждения, которые собирают данные ЭКГ. Она предлагает простое применение в клинической практике, поскольку непрерывный мониторинг ЭКГ является стандартной практикой в отделениях интенсивной терапии. Результаты исследования могут дать ценную информацию об оценке состояния пациента в режиме реального времени и облегчить оперативное начало вмешательств для предотвращения внезапной остановки сердца.