في عالم الرعاية الصحية الرقمية، تعتبر تخطيطات القلب الكهربائي (ECGs) الرسمية ذات الـ 12 رصاصًا أداة حيوية لتقييم عمل القلب بواسطة الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، كثير من السجلات السريرية تبقى غير مكتملة نتيجة لعدة عوامل، مثل تنسيقات العرض القصيرة وفقدان الأقطاب أو تلف الإشارات. استجابةً لهذه التحديات، ظهرت تقنية جديدة تُعرف باسم ImputeECG.

هذا النموذج، الذي يعتمد على معمارية "Transformer" أحادي البعد، قادر على إكمال تخطيطات القلب غير المكتملة مع الاحتفاظ بجميع العينات الملاحظة. تم تدريب ImputeECG على مجموعة بيانات PTB-XL وتمت إعادة تقييمه في مواقف غير مكتملة simulitas من خلال مجموعة بيانات CPSC2018، إضافةً إلى التحقق من دقته ضمن مجموعة كبيرة من 43,633 سجل سريري في مختبر كايلوان بعد الرقمنة.

النتائج التي تم الحصول عليها كانت مثيرة للإعجاب؛ حيث نجح ImputeECG في تقليل متوسط الخطأ المطلق (MAE) للمناطق المفقودة بنسبة تصل إلى 51.0%، في حين قلل متوسط الخطأ المربّع (MSE) بنسبة 63.7% مقارنةً بأقوى النماذج الأساسية. كما أظهر أداءً محسنًا في توقيت الذروة (R-peak)، الفترات الزمنية RR، وطول QRS. عند التجربة على مجموعة CPSC2018، سجل النموذج تقليلاً في MAE بنسبة تصل إلى 51.9%، مما يدعم أيضًا قدرته على التعميم الخارجي.

بالإضافة لذلك، في تصنيفات متعددة العلامات، استعاد ImputeECG الأداء إلى 92.28% AUROC في الإعدادات الأكثر عدم اكتمل، مما يعكس القدرة الفائقة على استعادة المعلومات الأساسية من ECGs المعطلة. كما حققت التخطيطات المكتملة في مجموعة بيانات Kailuan تحسينًا في توقعات الجنس، حيث تطورت AUROC من 82.6% إلى 85.8%.

تعتمد هذه النتائج على القدرة الجديدة لـ ImputeECG في تحويل سجلات ECG غير المكتملة إلى إشارات رقمية صالحة لتقييمات الذكاء الاصطناعي، مما يوسع نطاق استغلال الأرشيفات القديمة للـ ECG في تقييم القلب الرقمي.

ما رأيكم في هذه التقنية المبتكرة؟ هل تظنون أنها ستحدث ثورة في تقييم الرعاية القلبية؟ شاركونا بآرائكم!