Egy pennsylvaniai kutatócsoport 400 ezer ember összesen 1,77 millió EKG-eredményét vizsgáltatta meg egy új mesterséges intelligenciával. A rendszer feladata annak megítélése volt, hogy a résztvevők közül kiknél magasabb az elhalálozás valószínűsége a következő egy év folyamán.

Az EKG a szív elektromos aktivitását rögzíti, és görbék mintázata jellegzetesen megváltozik bizonyos szívproblémák, például infarktus vagy pitvarfibrilláció esetén. A kutatók a mesterséges intelligenciát két változatban képezték ki: az egyik program csak nyers EKG-adatokat kapott, vagyis a feszültség időbeli változását ábrázoló görbéket. A másik változatba ezeken kívül a betegek életkorát és nemét is betáplálták. Egyik változat esetében sem adtak a rendszernek elemzési szempontokat, vagyis nem mutatták meg ennek, hogy az emberi orvosok a görbe mely kitüntetett mutatóit szokták vizsgálni annak elbírálásakor.

A program elvégezte az elemzést a több éves adatokon, majd a kutatók ellenőrizték, hogy egy évvel az adott EKG-vizsgálat után ki volt életben és ki halt meg az alanyok közül, és hogy a rendszer által kreált modell milyen mértékben tudott különbséget tenni a két csoport között jóslatai során. A sikeresség megítélésre használt mutató, az AUC (görbe alatti terület) a mesterséges intelligencia esetében konzisztensen 0,85 fölött volt (az 1 tökéletes eredményt jelentene, a 0,5 pedig azt, hogy a rendszer a véletlen találatokon túl nem tud különbséget tenni a két csoport között). A jelenleg a kardiológusok által alkalmazott kockázatértékelő modellek AUC-je 0,65 és 0,8 között van.

A mestereséges rendszer tehát ezeknél jobban teljesített, amikor saját maga dolgozta ki, hogy mi alapján értékeli ki a betegeket. A kutatók az algoritmus egy olyan változatát is létrehozták, amely azokat az EKG-jellegzetességeket figyeli, amelyeket az orvosok is néznek a vizsgálatok során, ez azonban közel sem bizonyult olyan hatékonynak. A nyers feszültséggörbéket elemző rendszer ugyanis olyan esetekben is képes volt pontosan előre jelezni a közelgő halált, amelyeknél az orvosok normálisnak értékelték az EKG-görbéket.

Mindez azt sugallja, hogy a rendszer olyan, kardiológiai szempontból lényeges dolgokat is számításba vesz a görbéken, amelyeket az emberi szakértők vagy nem látnak, vagy eddig nem tartottak fontosnak. Az egyelőre nem világos, hogy melyek ezek a mintázatok, de annyi egyértelműnek tűnik, hogy az algoritmus lát valami olyat az adatokban, ami szívegészségi oldalról fontos, és amiről egyelőre az emberi orvosok nem tudnak. Mivel a mostani kutatás történeti adatokon alapult, a következő fázisban a szakértők friss adatokon is tesztelni kívánják a rendszert, annak reményében, hogy időközben azt is sikerül kideríteni, hogy milyen új tényezőket kellene bevonni az EKG-elemzések elvégzése során.