Een nieuw algoritme, ontwikkeld door onderzoekers van Stanford University, heeft hartritmestoornissen net zo snel gevonden als een cardioloog. Ook detecteert het apparaat de stoornissen zo nauwkeurig, dat het verschillende variaties van dezelfde stoornis onderscheidt.
Om hartritmestoornissen te ontdekken, is het nodig dat patiënten een ECG, of hartritmefilmpje, laten maken. Dit gebeurt bij de arts. Soms komt het echter voor dat er op dat specifieke moment niks opmerkelijks plaatsvindt. Mocht de arts toch twijfelen, dan kan het zijn dat de patiënt een draagbare monitor mee naar huis krijgt.
Dit apparaat monitort vervolgens het hartritme voor de patiënten voor twee weken. Dit levert honderden uren data op, waarvan iedere seconde telt. Het doorspeuren van deze data om een stoornis te vinden kost veel tijd. Het nieuwe algoritme van de Stanford Machine Learning Group kan hierbij uitkomst bieden.
Dit apparaat monitort vervolgens het hartritme voor de patiënten voor twee weken. Dit levert honderden uren data op, waarvan iedere seconde telt. Het doorspeuren van deze data om een stoornis te vinden kost veel tijd. Het nieuwe algoritme van de Stanford Machine Learning Group kan hierbij uitkomst bieden.
Trainen met data
Om het algoritme te trainen maakten de onderzoekers gebruik van de database van iRhythm. Dit bedrijf specialiseert in het monitoren van hartritmes, door middel van een draagbare ECG monitor. De onderzoekers gebruikten 30.000 clips van ongeveer 300 seconden met verschillende stoornissen om het algoritme te trainen.
De training kwam nauw, aangezien stoornissen er hetzelfde uit kunnen zien, maar verschillende behandeling vergen. Zo zijn er drie soorten AV-blok, met elk een verschillende mate van ernst.
De training kwam nauw, aangezien stoornissen er hetzelfde uit kunnen zien, maar verschillende behandeling vergen. Zo zijn er drie soorten AV-blok, met elk een verschillende mate van ernst.
Controleren met cardiologen
De resultaten van het algoritme werden vergeleken met die van zes cardiologen. De cardiologen werden individueel gevraagd om 300 clips te beoordelen. Vervolgens moesten zij met elkaar tot een consensus komen over de hartritmestoornissen in de clip.
De resultaten van het algoritme en de individuele beoordelingen werden vervolgens vergeleken met de consensus. Het algoritme bleek even goed als de cardiologen en overtrof hen soms in accuraatheid. Het algoritme detecteert nu veertien soorten hartritmestoornissen in ECG signalen.
De onderzoekers zijn optimistisch over de toekomst van het algoritme. Het bespaart niet alleen tijd, maar kan ook patiënten helpen die ver van een ziekenhuis wonen, aldus hoofdonderzoeker Andrew Ng. De bereikbaarheid van ziekenhuizen levert immers, zeker op het platteland en in ontwikkelingslanden, nog wel eens problemen op. Bovendien raakt het algoritme niet vermoeid en kan het constant aanstaan.
De resultaten van het algoritme en de individuele beoordelingen werden vervolgens vergeleken met de consensus. Het algoritme bleek even goed als de cardiologen en overtrof hen soms in accuraatheid. Het algoritme detecteert nu veertien soorten hartritmestoornissen in ECG signalen.
De onderzoekers zijn optimistisch over de toekomst van het algoritme. Het bespaart niet alleen tijd, maar kan ook patiënten helpen die ver van een ziekenhuis wonen, aldus hoofdonderzoeker Andrew Ng. De bereikbaarheid van ziekenhuizen levert immers, zeker op het platteland en in ontwikkelingslanden, nog wel eens problemen op. Bovendien raakt het algoritme niet vermoeid en kan het constant aanstaan.
