AI 청진기가 자주 놓치는 임신 관련 심부전 감지율을 두 배로 높이다

소요 시간: 2 분
에 의해 Jamie Olivos
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AI 청진기를 사용하여 임신 중 심장 문제를 감지하는 검사

Seoul임신 중 심부전은 호흡 곤란과 극도의 피로 등 증상이 일반적인 임신 문제와 유사하여 종종 간과되는 심각한 질환입니다. 최근 유럽 심장병학회 회의에서 발표된 연구에 따르면, 메이요 클리닉의 연구진이 AI 기반 청진기를 사용하여 전통적인 방법에 비해 임신 관련 심부전을 두 배 더 많이 감지한 것으로 나타났습니다.

임신과 관련된 심부전, 특히 분만주변 심근병증은 조기 발견되지 않으면 매우 위험할 수 있습니다. 늦게 진단되면 중환자실 치료나 기계적 심장 펌프, 심지어 심장 이식까지 필요한 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다. 이 상태를 조기에 발견하면 의사들이 증상을 효과적으로 관리하기 위한 치료를 시작할 수 있습니다.

이 연구는 나이지리아에서 AI 기반 디지털 청진기를 사용한 심장 질환 진단에 초점을 맞췄습니다. 임신 중 심장 문제는 흔하게 발생하는데, 주요 결과는 다음과 같습니다:

  • 더 많은 사례 발견: AI 도구는 저심박출율(이jection fraction, EF) 50% 미만의 사례를 두 배 더 많이 발견했습니다.
  • 조기 발견: AI를 활용한 의사들은 EF 45% 미만의 심장 약화를 발견할 가능성이 12배 높았고, 이는 산후 심근병증을 나타냅니다.
  • 철저한 검진: 검진 과정에서는 AI로 강화된 디지털 청진기와 ECG 알고리즘이 사용되었으며, 약한 심장 기능을 식별하는 데 매우 정확했습니다.

메이요 클리닉의 12-리드 AI-ECG 알고리즘이 에코 헬스의 디지털 청진기에 맞게 조정되었습니다. 미국 FDA는 낮은 박출 계수의 심부전을 식별할 수 있는 이 개선된 청진기를 승인했습니다. 이는 질병의 적절한 치료에 매우 중요합니다.

평가 결과, EF의 수준에 따라 여러 가지 중요한 이점이 발견되었습니다. EF가 45% 미만이라면 산욕 심근병증이 있을 수 있습니다. 40% 이하라면, 좌심실 수축기능장애와 관련된 심부전을 나타냅니다. 이 경우 특정 약물로 증상을 크게 완화하고 사망 위험을 줄일 수 있습니다. EF가 35% 미만인 경우, 심장 기능이 매우 저하된 것으로 간주되며, 고급 심부전 치료 및 경우에 따라 제세동기 삽입이 필요할 수 있습니다.

이 연구는 상당한 영향을 미치며 산전 관리에 변화를 줄 수 있습니다. AI 기술을 활용하면 특히 나이지리아와 같이 임신과 관련된 심부전 발생률이 높은 지역에서 결과가 개선될 수 있습니다. 의료 제공자들이 이러한 도구를 어떻게 사용하고 채택할 수 있는지를 이해하는 것이 중요합니다. 나이지리아에서의 연구 성공은 이러한 도구의 광범위한 활용이 전 세계적으로 모성 건강을 향상시킬 수 있음을 시사합니다.

다음 단계로는 이 AI 도구를 미국에서 다양한 의료 환경과 여러 인구에 걸쳐 실험하는 것입니다. 특히 아프리카계 미국인 여성들의 산후 심근병증 발생률이 높아 이 평가 단계를 수행하는 것이 중요합니다. 충분한 자금 지원과 연구가 뒷받침되는 경우, 이 기술은 산모 건강 관리를 크게 개선할 수 있을 것입니다.

연구는 여기에서 발표되었습니다:

http://dx.doi.org/10.1038/s41591-024-03243-9

및 그 공식 인용 - 저자 및 저널 포함 - 다음과 같습니다

Demilade A. Adedinsewo, Andrea Carolina Morales-Lara, Bosede B. Afolabi, Oyewole A. Kushimo, Amam C. Mbakwem, Kehinde F. Ibiyemi, James Ayodele Ogunmodede, Hadijat Olaide Raji, Sadiq H. Ringim, Abdullahi A. Habib, Sabiu M. Hamza, Okechukwu S. Ogah, Gbolahan Obajimi, Olugbenga Oluseun Saanu, Olusoji E. Jagun, Francisca O. Inofomoh, Temitope Adeolu, Kamilu M. Karaye, Sule A. Gaya, Isiaka Alfa, Cynthia Yohanna, K. L. Venkatachalam, Jennifer Dugan, Xiaoxi Yao, Hanna J. Sledge, Patrick W. Johnson, Mikolaj A. Wieczorek, Zachi I. Attia, Sabrina D. Phillips, Mohamad H. Yamani, Yvonne Butler Tobah, Carl H. Rose, Emily E. Sharpe, Francisco Lopez-Jimenez, Paul A. Friedman, Peter A. Noseworthy, Rickey E. Carter. Artificial intelligence guided screening for cardiomyopathies in an obstetric population: a pragmatic randomized clinical trial. Nature Medicine, 2024; DOI: 10.1038/s41591-024-03243-9
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