Wat tot nu toe slechts een routineonderzoek leek, blijkt een bron van onzichtbare informatie. Een standaard elektrocardiogram (ECG) – het korte onderzoek waarbij elektroden op de borst worden geplakt om de hartslag in beeld te brengen – kan, zo ontdekten onderzoekers van Johns Hopkins University, veel meer vertellen dan artsen ooit hadden gedacht. Met behulp van kunstmatige intelligentie kwamen verborgen signalen naar boven die kunnen voorspellen of een patiënt gevaar loopt op complicaties na een operatie.
|
AI fares better than doctors at predicting deadly complications after surgeryJohns Hopkins researchers create an artificial intelligence model to mine rich, predictive data from routine ECG tests |
Chirurgen krijgen hulp van algoritmes
Tot nu toe moesten artsen vertrouwen op traditionele risicoscores. Die bleken in de praktijk maar in zo’n 60 procent van de gevallen betrouwbaar. Het nieuwe AI-model daarentegen scoorde aanzienlijk beter: het model dat enkel de ECG-gegevens gebruikte, versloeg al de huidige methoden. Het zogenaamde fusion model – waarin naast de ECG ook informatie als leeftijd, geslacht en bestaande aandoeningen werd verwerkt – haalde zelfs een indrukwekkende voorspellingsnauwkeurigheid van 85 procent.
Duizenden patiënten als leermateriaal
De ontdekking kwam niet uit de lucht vallen. Voor hun studie analyseerden de onderzoekers de ECG’s van maar liefst 37.000 patiënten uit het Beth Israel Deaconess Medical Center in Boston. Door die enorme berg data te combineren met slimme algoritmes kon het systeem patronen zien die voor menselijke ogen onzichtbaar blijven.
AI Model Identifies Hidden Signals in Heart Tests to Predict Post-Surgery Complications - GeneOnline NewsA newly developed artificial intelligence model has dem […] |
Van cijfers naar gesprekken met patiënten
De impact kan groot zijn. Dankzij deze technologie zouden artsen in de toekomst vóór de operatie beter met hun patiënten kunnen praten over de risico’s. Operatieplannen kunnen worden aangepast, extra voorzorgsmaatregelen genomen of in sommige gevallen zelfs alternatieve behandelingen overwogen. Een simpel hartfilmpje kan zo uitgroeien tot een cruciale voorspeller in de operatiekamer.
AI Model Can Predict Cardiac Arrest Better than DoctorsThe federally funded work, led by Johns Hopkins University researchers, could save many lives and also spare many people unnecessary medical interventions, including the implantation of unneeded defibrillators. |
De volgende uitdaging: praktijk en vertrouwen
Toch staan de onderzoekers pas aan het begin. Het model moet nog verder getest worden in andere ziekenhuizen, met nieuwe patiëntengroepen en in de praktijk, voordat het breed inzetbaar is. Ook rijzen er vragen: welke specifieke signalen in het ECG wijzen precies op risico’s? Hoe wordt de technologie veilig geïntegreerd in de dagelijkse werkprocessen? En hoe bouwen artsen en patiënten vertrouwen op in een algoritme dat beslissingen ondersteunt bij levensbelangrijke ingrepen?
Een blik op de toekomst
Wat vaststaat: de combinatie van een eeuwenoude medische meting en de nieuwste technologie opent een nieuw hoofdstuk in de geneeskunde. AI leert luisteren naar signalen van het hart die de mens niet hoort – en dat kan het verschil betekenen tussen leven en dood.
|
|
ECG data predicts deadly surgical complicationsArtificial intelligence can extract previously undetected signals in basic electrocardiograms, routine heart tests, that strongly predict which patients will suffer potentially deadly complications after surgery. |
