Apple Watch poate detecta anomalii ale ritmului cardiac

Apple Watch, smartwatch-ul atat de popular al companiei Apple, poate fi utilizat inclusiv pentru a detecta cu acuratete foarte mare anomalii ale ritmului cardiac. Dupa cum prea bine stiti, Apple Watch este capabil sa masoare bataile inimii cu ajutorul unui senzor special, iar analizarea acestora date poate detecta cu o acuratete de 97% anomalii ale ritmului cardiac.

Vorbim aici despre formele cele mai comune ale acestor anomalii ale inimii, universitatea din California creand o aplicatie care realizeaza acest lucru. In baza datelor inregistrate prin aceasta aplicatie, cercetatorii universitatii au creat si un studiu care arata cum poate fi folosit Apple Watch pntru a detecta aceste anomalii ale inimii cu o acuratete atat de mare.

Peste 6000 de persoane au participat la acest studiu, iar in cazul unora au fost detectate diverse probleme desi EKG-urile le aratau o functionare normala a inimii. Datele inregistrate in aplicatia cercetatorilor au fost folosite pentru a crea o retea bazata pe inteligenta artificiala care descopera singura anomaliile in inregistrarile facute de Apple Watch.

Universitatea care a initiat acest studiu bazat pe aplicatia respectiva isi va continua activitatea pentru a imbunatati modul in care sunt diagnosticati utilizatorii. Aplicatia ofera posibilitatea de a descoperi din timp eventuale probleme ale inimii, insa totul depinde de alte inregistrari anterioare si de felul in care se face citirea cu Apple Watch.

Daca sunteti interesati sa testati sistemul, atunci puteti descarca aplicatia Cardiogram de aici.

“In order to validate the model, we obtained gold-standard labels of atrial fibrillation from cardioversions. In a cardioversion, a patient experiencing atrial fibrillation is converted back to normal sinus rhythm, either chemically or with a shock to the heart. 51 patients at UCSF agreed to wear an Apple Watch during their cardioversion. We obtained heart rate samples before the procedure, when the patient was in atrial fibrillation, and after, when patient’s heart was restored to a normal rhythm. On this validation set, our model performed with an AUC of 0.97, beating existing methods.”