Semnele de alarmă şi simptomele cheie pentru AVC, detectate cu ajutorul unei simple aplicaţii pe telefon

Cercetătorii de la UCLA, din Statele Unite, au dezvoltat o aplicație pentru telefonul inteligent (smartphone) care poate detecta semnele fizice ale unui accident vascular cerebral (AVC).

În cadrul celei de-a 20-a reuniuni anuale a Societății de Chirurgie NeuroIntervențională (SNIS), care are loc între 31 iulie – 4 august, în California, cercetătorii au discutat despre o aplicație pentru smartphone care recunoaște în mod fiabil semnele fizice ale unui AVC cu ajutorul algoritmilor inteligenți de învățare automată.

Cercetători de la facultatea de medicină din UCLA și de la mai multe instituții medicale din Bulgaria au folosit date de la 240 de pacienți cu AVC, de la patru centre medicale metropolitane.

Semnele clasice ale unui AVC

În decurs de 72 de ore de la debutul simptomelor pacienților, cercetătorii au folosit telefoane inteligente pentru a înregistra videoclipuri ale acestora și a le testa forța brațelor pentru a detecta asimetria facială a pacienților, slăbiciunea brațelor și modificările de vorbire – toate semnele clasice ale unui AVC.

Pentru a evalua asimetria facială, autorii studiului au folosit învățarea automată pentru a analiza 68 de puncte de reper facial. Pentru a testa slăbiciunea brațului, echipa a folosit datele de la accelerometrul, giroscopul și magnetometrul 3D intern standard al unui smartphone, potrivit 360medical.ro.

Pentru a determina modificările de vorbire, cercetătorii au folosit coeficienții cepstrali pe scala Mel de frecvență, o metodă tipică de recunoaștere a sunetului care traduce undele sonore în imagini, pentru a compara modelele de vorbire normale și cele de vorbire greoaie.

Ei au testat apoi aplicația folosind rapoartele neurologilor și datele de scanare a creierului, constatând că aplicația a fost suficient de sensibilă și specifică pentru a diagnostica cu precizie un AVC în aproape toate cazurile.

„Este incitant să ne gândim cum această aplicație și tehnologia emergentă a învățării automate vor ajuta mai mulți pacienți să identifice simptomele accidentului vascular cerebral încă de la debut”, a declarat dr. Radoslav Raychev, neurolog vascular la facultatea de medicină de la UCLA.

„Evaluarea rapidă și precisă a simptomelor este imperativă pentru a ne asigura că persoanele cu AVC supraviețuiesc și își recapătă independența. Sperăm ca implementarea acestei aplicații să schimbe vieți și să schimbe domeniul îngrijirii AVC-ului”, a mai spus medicul.