In een ziekenhuisomgeving, waar patiënten al kwetsbaar zijn, kan het plotseling optreden van een hartaanval nog ernstigere gevolgen hebben. In deze context heeft het gebruik van algoritmen en kunstmatige intelligentie (AI) aan belang gewonnen als innovatief hulpmiddel voor het vroegtijdig voorspellen van cardiovasculaire voorvallen, vooral bij gehospitaliseerde patiënten.

Traditioneel wordt de risicobeoordeling van hartaanvallen gebaseerd op klinische parameters zoals leeftijd, medische voorgeschiedenis, elektrocardiogram (ECG), laboratoriumtests en vitale functies. Hoewel deze hulpmiddelen effectief zijn, kunnen ze niet altijd nauwkeurig patiënten identificeren met het hoogste risico op een acuut voorval in de komende uren of dagen.

Dit is waar AI om de hoek komt kijken: met zijn vermogen om grote hoeveelheden gegevens snel en efficiënt te analyseren, kan het subtiele patronen en relaties identificeren die niet direct zichtbaar zijn voor menselijke kennis.

In de afgelopen jaren hebben verschillende onderzoeken het potentieel van AI aangetoond om myocardinfarcten te voorspellen op basis van gegevens van gehospitaliseerde patiënten. Op machine learning gebaseerde systemen kunnen bijvoorbeeld "leren" van duizenden klinische gevallen, waarbij algoritmen worden getraind om vroege tekenen van een verslechterende hartstatus te herkennen. Deze signalen kunnen bestaan uit subtiele veranderingen in troponineniveaus, variaties in het hartritme of zelfs ademhalingspatronen die door ziekenhuismonitoren worden geregistreerd.

Een van de grootste voordelen van AI is de mogelijkheid om naadloos te integreren met elektronische gezondheidszorgsystemen (elektronische medische dossiersystemen), waardoor ziekenhuispatiënten constant kunnen worden gevolgd.

Credits: iStock;

Een algoritme kan de klinische informatie van elke patiënt in realtime analyseren en automatisch waarschuwingen geven aan medisch personeel als het een verhoogd risico op een hartaanval detecteert. Dit maakt snellere interventies mogelijk en kan mogelijk levens redden. Bovendien zijn meer geavanceerde technieken, zoals kunstmatige neurale netwerken en deep learning, gebruikt om beeldvormingstests zoals echocardiogrammen en angiogrammen nauwkeuriger te interpreteren, waardoor preciezere diagnoses kunnen worden gesteld en klinische beslissingen veiliger kunnen worden genomen.

Ondanks deze veelbelovende vooruitgang blijven er echter belangrijke uitdagingen bestaan. Een daarvan is de noodzaak om ervoor te zorgen dat algoritmen worden getraind met gegevens van verschillende populaties om vooroordelen te voorkomen en gelijke zorg te garanderen. Een ander kritiek punt is de ethische en veilige integratie van deze technologieën in de dagelijkse ziekenhuiszorg, met respect voor de privacy van de patiënt en de autonomie van zorgverleners.

Kortom, kunstmatige intelligentie betekent een stille revolutie in de ziekenhuisgeneeskunde, vooral in de cardiologie. Het vermogen om een myocardinfarct te voorspellen voordat het zich voordoet, kan de manier waarop we voor gehospitaliseerde patiënten zorgen veranderen door slimmere, meer gepersonaliseerde en proactieve bewaking te bieden. Met de voortdurende vooruitgang van technologie en de verantwoorde integratie van deze hulpmiddelen in gezondheidszorgsystemen, komen we steeds dichter bij een toekomst waarin preventie net zo nauwkeurig zal zijn als behandeling.

Neem voor meer informatie contact op met Grupo HPA Saude op (+351) 282 420 400.