Bij het detecteren en behandelen van een hartaanval telt elke seconde. Wetenschappers van de Universiteit van Mississippi hebben nu een nieuwe, wearable, technologie ontwikkeld waarmee hartaanvallen tot twee keer sneller en nauwkeuriger kunnen worden gedetecteerd dan met bestaande, traditionele methoden. De wetenschappers ontwikkelden een chip waarbij gebruik gemaakt werd van AI en geavanceerde wiskundige modellen. De chip kan elektrocardiogrammen (ECG's) in realtime analyseren en zo een hartaanval detecteren.
In Nederland belanden dagelijks ongeveer 90 mensen met een hartinfarct in het ziekenhuis (cijfers van de Hartstichting). Daarvan sterven er gemiddeld 14. In de VS sterft elke 40 seconden iemand door een hartinfarct. "In het geval van een hartaanval kunnen soms een paar seconden al het verschil maken tussen leven en dood. "Hoe eerder je een patiënt kunt behandelen bij een hartaanval, hoe kleiner de kans op blijvende schade", vertelt onderzoeker Kasem Khalil van de Universiteit van Mississippi.
Sneller en nauwkeuriger
Khalil en zijn team maakten gebruik van AI en geavanceerde wiskundige modellen om een chip te ontwerpen die elektrocardiogrammen (ECG's) kan analyseren en een hartaanval in real-time kan detecteren. De resulterende technologie is licht, draagbaar, energiezuinig en kan worden geïntegreerd in wearables. Denk aan smartwatches die in staat zijn om een ECG te maken of draagbare hartmonitoren. Dankzij een een nauwkeurigheid van 92,4 procent werkt deze nieuwe technologie beter dan veel huidige methoden.
"In vergelijking met traditionele methoden is onze technologie tot twee keer zo snel en toch zeer nauwkeurig. Ons doel was niet alleen om de prestaties bij het classificeren van hartaanvallen te verbeteren, maar ook om het ontwerp te optimaliseren. Als we willen dat dit apparaat door iedereen gebruikt kan worden, moet het lichtgewicht en betaalbaar zijn", aldus Khalil. De resultaten van het onderzoek zijn gepubliceerd in Springer Nature.
Hartaanval (risico) opsporen met AI
Vorig jaar ontwikkelde Caristo Diagnostics een AI-algoritme dat verborgen ontstekingen in het hart detecteren die niet zichtbaar zijn op reguliere CT-scans. Deze ontstekingen zijn belangrijke risicofactoren voor hartaanvallen. In een pilotstudie in Groot-Brittannië, uitgevoerd in vijf ziekenhuizen, analyseerde het CaRi-Heart-platform CT-scans van patiënten met pijn op de borst. De technologie identificeerde patiënten met een 20 tot 30 keer hoger risico op een hartaanval binnen tien jaar. Bijna de helft van deze patiënten (45%) kon worden geholpen met medicatie of levensstijlinterventies, wat het risico op een hartaanval aanzienlijk verminderde.
Enkele weken geleden presenteerden onderzoekers op de Annual Scientific Session (ACC.25) van het American College of Cardiology een methode waarmee het mogelijk is de hartconditie te beoordelen met behulp van gegevens van een smartwatch (Fitbot). Door de gemiddelde hartslag per dag te delen door het totale aantal stappen op diezelfde dag, ontstaat de Daily Heart Rate per Step (DHRPS). Deze DHRPS blijkt een betrouwbaardere indicator van de cardiovasculaire fitheid. Hun bevindingen suggereren dat DHRPS kan dienen als een vroege indicator voor wie baat zou kunnen hebben bij aanvullende screening of cardiovasculaire training om de hartfunctie te verbeteren.
