В исследовании “Алгоритмы машинного обучения с поддержкой смартфонов для автономной диагностики инсульта” исследователи из Медицинской школы Калифорнийского университета имени Дэвида Геффена (UCLA) и нескольких медицинских учреждений в Болгарии использовали данные 240 пациентов с инсультом в четырех столичных инсультных центрах. В течение 72 часов после появления у пациентов симптомов исследователи использовали смартфоны для записи видеозаписей пациентов и проверки силы их рук, чтобы обнаружить асимметрию лица пациентов, слабость рук и изменения речи — все классические признаки инсульта.
Для оценки асимметрии лица авторы исследования использовали машинное обучение для анализа 68 точек на лице. Чтобы проверить слабость рук, команда использовала данные стандартного встроенного 3D-акселерометра, гироскопа и магнитометра смартфона. Для определения изменений речи исследователи использовали кепстральные коэффициенты малой частоты, типичный метод распознавания звука, который преобразует звуковые волны в изображения, для сравнения нормальных и невнятных речевых паттернов. Затем они протестировали приложение, используя отчеты неврологов и данные сканирования мозга, обнаружив, что приложение было достаточно чувствительным и специфичным, чтобы почти во всех случаях точно диагностировать инсульт.
“Интересно думать, как это приложение и новая технология машинного обучения помогут большему количеству пациентов идентифицировать симптомы инсульта при его возникновении, – сказал доктор Радослав Райчев, сосудистый и интервенционный невролог из медицинской школы Дэвида Геффена Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе. – Быстрая и точная оценка симптомов крайне важна для того, чтобы люди, перенесшие инсульт, выжили и вновь обрели независимость. Мы надеемся, что внедрение этого приложения изменит жизнь и сферу оказания помощи при инсульте”.
Предоставлено Обществом нейроинтервенционной хирургии