Ջոնս Հոփքինսի համալսարանի գիտնականները արհեստական ​​բանականության մոդել են մշակել, որը նախկինում չնկատվող ազդանշաններ է նույնականացնում վիրահատությունից հետո կատարվող էլեկտրասրտագրություններում, ինչը հնարավորություն է տալիս ճշգրիտ կանխատեսել կյանքին սպառնացող բարդությունները: Տեխնոլոգիան զգալիորեն գերազանցում է բժիշկների կիրառած ռիսկի գնահատման առկա եղանակներին: Հետազոտությունը հրապարակվել է British Journal of Anaesthesia (BJA) բժշկագիտական  հանդեսում:

«Մենք ցույց ենք տվել, որ նույնիսկ բազային էլեկտրասրտագրությունը կարևոր տեղեկություն է պարունակում, որն անհնար է նկատել անզեն աչքով: Միայն մեքենայական ուսուցման մեթոդները կարող են քաղել այդ տեղեկությունը»,- նշել է աշխատության առաջատար հեղինակ, ինֆորմատիկայի, ինտեգրման և նորարարության բաժնի ղեկավար Ռոբերտ Դ. Սթիվենսը:

Ծանր վիրահատությունից հետո բուժառուդների զգալի մասը 30 օրվա ընթացքում ծանր բարդություններ է ունենում՝ սրտի կաթված, ուղեղի կաթված կամ մահ: Ներկա ռիսկի սանդղակները նման արդյունքներ են կանխատեսում միայն դեպքերի մոտ 60%-ում:

Հետազոտողները ենթադրել են, որ էլեկտրասրտագրությունը կարող է թաքնված մարկերներ պարունակել, որոնք առնչվում են ոչ միայն սրտի վիճակին, այլև բորբոքմանը, նյութափոխանակությանը, հորմոնալ կարգավորմանը և էլեկտրոլիտների մակարդակին: Այդ հիպոթեզը ստուգելու համար նրանք վերլուծել են Բոստոնում վիրահատության ենթարկված 37 հազար բուժառուների նախավիրահատական ​​էլեկտրասրտագրության տվյալները։

Մշակվել են երկու ալգորիթմներ. մեկն աշխատում էր միայն էլեկտրասրտագրության հետ, մինչդեռ մյուսը՝ այսպես կոչված «միաձուլման մոդելը», համատեղում էր էլեկտրասրտագրության տվյալները բուժառուի բժշկական պարամետրերի (տարիք, սեռ և ուղեկցող հիվանդություններ) հետ։

Երկու ալգորիթմներն էլ ճշգրտությամբ գերազանցում էին առկա ռիսկի սանդղակները, բայց «միաձուլման մոդելը» ապացուցեց, որ ամենաարդյունավետն է՝ 85% ճշգրտությամբ կանխատեսելով բարդությունները։

«Հատկանշական է, որ էլեկտրասրտագրության տվյալների ընդամենը 10 վայրկյանը կարող է նման ճշգրիտ կերպով կանխատեսել վիրահատության արդյունքները։ Դա իսկապես նշանակալի արդյունք է, որը կարող է փոխել վիրաբուժական ռիսկերի գնահատման եղանակը»,- նշել է հետազոտության համահեղինակ, կենսաբժշկական ճարտարագիտության ամբիոնի ասպիրանտ Կարլ Հարիսը։

Հաջորդ քայլը կլինի ալգորիթմի վավերացումը ավելի մեծ նմուշների վրա և վիրահատության նախապատրաստվող բուժառուների վրա իրական ժամանակում փորձարկումը։