szerző:
MTI
Tetszett a cikk?

Mesterséges intelligencia segíti a szívelégtelenségben szenvedő betegek kockázatbecslését, a rizikóbecslő rendszer a betegek klinikai adatai alapján nyújt segítséget a kezelőorvosnak a magasabb halálozási kockázattal bíró szívelégtelen betegek azonosításában.

A rendszert az elmúlt húsz év során speciális eszközös terápián (szív működését újraszinkronizáló terápia) átesett szívelégtelen betegek adatai alapján fejlesztették ki. A Semmelweis Egyetem Városmajori Szív- és Érgyógyászati Klinikájának igazgatója, a Wiwe otthoni EKG kifejlesztésében is szerepet vállaló Merkely Béla rektor vezetésével megvalósult projekt eredményeiről az Európai Szívgyógyászati Társaság hivatalos tudományos lapjában jelent meg publikáció.

Az intézmény közlése szerint a szív csökkent pumpafunkciója miatt kialakult keringési elégtelenség a súlyos onkológiai betegségekhez mérhető halálozással jár. A szívelégtelenségben szenvedő betegek mintegy harmadánál a szív kamráin belüli, ingerületvezetési zavar, vezetési blokk jelenik meg, mely tovább rontja a szív pumpafunkcióját. Ennek a kezelését célozza egy speciális, három szívüreget ingerlő pacemaker beültetése, az ún. cardiális reszinkronizációs terápia (CRT), amely enyhíti a szívelégtelenség tüneteit, javítja a betegek életminőségét és jelentősen javítva a túlélés esélyét.

A betegség természete miatt kiemelt jelentőséggel bír a magas halálozási kockázattal rendelkező betegek azonosítása, vagyis a személyre szabott rizikóbecslés, melynek segítségével kiválaszthatók azok a betegek, akik a beavatkozás után szorosabb utánkövetést igényelnek – hangsúlyozza Tokodi Márton, a Városmajori Szív- és Érgyógyászati Klinika PhD hallgatója és a publikált cikk egyik első szerzője. Ezekre a betegekre különös figyelmet kell fordítani az utánkövetés során, mivel még komplexebb gyógyszeres és eszközös terápia, esetlegesen szívtranszplantáció is szükségessé válhat – tette hozzá, kiemelve, hogy ez adott esetben a várható élettartam további növekedését jelentheti e betegek számára. Ebben nyújt segítséget a kutatócsoport által kifejlesztett döntéstámogató rendszer.

Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának tudományos eredményeket is bemutató Facebook-oldalát.