Intelligenza artificiale nel rilevamento della funzione cardiaca

Misurazione della pressione sanguigna: circa 72 ore prima e dopo il completamento dell'ecocardiogramma del paziente, considerando la variabilità della pressione sanguigna del paziente e della frazione di eiezione in momenti diversi, la pressione sanguigna deve essere misurata in ciascun partecipante almeno due volte al giorno, fino a un massimo di sei volte. Ciascun paziente deve essere istruito a rimanere in uno stato di silenzio per 10 minuti prima della misurazione della pressione arteriosa. La misurazione della pressione sanguigna deve essere effettuata secondo i seguenti criteri: il bracciale utilizzato per misurare la pressione sanguigna deve essere avvolto attorno al braccio del paziente sopra l'articolazione del gomito, posizionato 2-3 cm sopra il livello del cuore, con una aderenza tale da consentire a un dito per adattarsi sotto. Posizionare la testa dello stetoscopio sul punto di pulsazione dell'arteria brachiale sull'articolazione del gomito sinistro, quindi iniziare il gonfiaggio. Gonfiare continuamente fino a quando il suono del battito cardiaco scompare; quindi gonfiare altri 20 mmHg prima di interrompere l'inflazione. Sgonfiare lentamente durante l'ascolto: il primo battito udibile è la pressione sistolica, mentre la scomparsa del suono del polso è la pressione diastolica. Utilizzare lo stetoscopio elettronico Hanhong POPULAR-3 per registrare il processo sopra menzionato, con ciascuna registrazione audio che dura uniformemente 25 secondi.

Panoramica sull'analisi dei dati:

In termini di analisi dei dati, i modelli di deep learning sono sviluppati basati sulla versione Torch 1.5.0, utilizzando l'architettura di rete Transformer per analizzare i dati audio raccolti.

Rete Uno: Identificazione della presenza di anomalie funzionali cardiache attraverso i suoni di Korotkoff.

Metriche di valutazione: caratteristica operativa del ricevitore (AUROC), sensibilità, specificità e punteggio F1 (media armonica di sensibilità e specificità) per valutare le prestazioni del modello sul set di dati del test.

Rete due: classificazione NYHA dei suoni di Korotkoff. Metriche di valutazione: matrice di confusione, accuratezza ponderata, curva ROC multiclasse, punteggio F1.

Rete tre: classificazione dell'insufficienza cardiaca dei suoni di Korotkoff nei pazienti con insufficienza cardiaca.

Metriche di valutazione: matrice di confusione, accuratezza ponderata, curva ROC multiclasse, punteggio F1.

Rete quattro: previsione della frazione di eiezione ventricolare sinistra (LVEF) dai suoni di Korotkoff.

Metriche di valutazione: errore quadratico medio (RMSE), errore assoluto medio (MAE), errore quadratico medio (MSE), punteggio R2.