Ny maskininlärningsmetod förutsäger hjärtrytmstörningar med 85% träffsäkerhet

arXiv cs.AI

Forskare har utvecklat en metod kallad Entropy Triangle Method som använder maskininlärning för att förutsäga onormala hjärtrytmer (arytmier) med över 85% noggrannhet, testad på drygt 10 600 patienter. Systemet bygger på analys av EKG-data med elva olika hjärtrytmtyper och använder en så kallad support vector classifier – en typ av klassificeringsalgoritm – som visade sig ge bäst resultat. Intressant nog är detta mer ett medicinskt tillämpningspapper än ett AI-genombrott, men det visar hur etablerade ML-tekniker fortsätter hitta konkreta användningsområden inom sjukvården.