Novi algoritam mogao bi predvidjeti i spriječiti slučajeve iznenadne srčane smrti unutar jedne minute

Svake godine milijuni umiru od iznenadne srčane smrti (engl. sudden cardiac death ili SCD), stanja koje se često najavljuje teško uočljivim simptomima. Nova metoda koju su razvili istraživači sa Sveučilišta Tampere u Finskoj ima za cilj rano otkrivanje tih znakova, potencijalno spašavajući mnoge živote.

tri vijesti o kojima se priča Rat na Bliskom istoku VIDEO Iranci izabrali novog vrhovnog vođu pa poslali prijetnju koja će razljutiti Trumpa. Izrael: "Uništili smo podzemno nuklearno postrojenje" F-35I Ovaj borbeni zrakoplov ključ je izraelske zračne nadmoći nad Iranom i s razlogom nosi naziv - "Moćni" IVICA MANDIĆ Vojni analitičar o napadu na Iran: "SAD i Izrael već su ostvarili tri cilja, a ovo je najgluplji potez koji su povukli..."

Njihov novi algoritam koristi metriku poznatu kao detrendirana analiza fluktuacije (DFA2 a1) za praćenje varijabilnosti otkucaja srca, identificirajući promjene koje bi mogle signalizirati neizbježno zatajenje srca. Za razliku od srčanog udara, koji je rezultat ograničenog protoka krvi, SCD proizlazi iz naglih električnih impulsa koji preplavljuju srce. Uglavnom pogađa starije osobe i često se manifestira bez prethodnih simptoma.

Pročitajte i ovo Ima i loša vijest Želite znati kad ćete umrijeti? Znanstvenici razvili algoritam koji vam može dati odgovor na to pitanje

Otkriće snažnog i neovisnog prediktora

Finski znanstvenici su analizirali podatke od 2794 odrasle osobe tijekom prosječno 8,3 godine i otkrili da je DFA2 a1 "snažan i neovisan prediktor" SCD-a, osobito kada tijelo miruje. Najzanimljiviji nalaz studije je identifikacija razlika posebno tijekom mjerenja u mirovanju. Obilježja intervala otkucaja srca visokorizičnih pacijenata u mirovanju nalikuju onima zdravog srca tijekom tjelesnog napora, napominje Teemu Pukkila, fizičar sa Sveučilišta Tampere.

Korištenjem statističkih metoda, tim je povezao DFA a1 uzorke sa SCD incidentima, uzimajući u obzir varijable kao što su dob i postojeća srčana oboljenja. Nevjerojatno je da se ova metrika može očitati u samo minuti korištenjem jednostavnih senzora, potencijalno čak i onih u pametnom satu, čime se eliminira potreba za kliničkim posjetima ili složenim skeniranjima. Akcelerometri u nosivim potrošačkim uređajima mogu lako razlikovati stanja tjelesne aktivnosti i odmora i izvesti mjerenje kada je primjenjivo, objašnjavaju finski znanstvenici u studiji koja je objavljena u časopisu JACC: Clinical Electrophysiology.

Pročitajte i ovo Više od 55 milijuna oboljelih Umjetna inteligencija mogla bi pomoći u ranom otkrivanju bolesti od koje svake tri sekunde oboli netko

Poboljšana točnost

Novi algoritam nudi značajno poboljšanu točnost u odnosu na trenutne metode, koje obično mjere kardiorespiratornu kondiciju tijekom tjelesne vježbe. Trenutni plan znanstvenika jest testirati algoritam na većim, raznolikijim populacijama i istražiti njegovu relevantnost za druge bolesti srca. Njihov inovativni alat za predviđanje mogao bi u konačnici spasiti mnoge živote pružanjem ranih upozorenja za one koji su u opasnosti od SCD-a.

Moguće je da bi kod mnogih prethodno asimptomatskih osoba, koje su pretrpjele iznenadnu srčanu smrt ili su reanimirane nakon iznenadnog srčanog zastoja, događaj bio predvidljiv i spriječiv da je pojava čimbenika rizika otkrivena na vrijeme, ističe Jussi Hernesniemi, kardiolog sa Sveučilišta Tampere.

Izvor: Science Alert